文件名称：葡萄酒品质-使用SVM-内核SVM
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 04:42:06
JupyterNotebook
葡萄酒品质-使用SVM-内核SVM 什么是支持向量机（SVM） 支持向量机算法的目的是在N维空间（N —特征数）中找到一个超平面，该超平面对数据点进行明显分类。 为了分离这两类数据点，可以选择许多可能的超平面。 我们的目标是找到一个具有最大余量的平面，即两个类别的数据点之间的最大距离。 什么是内核SVM？ SVM内核是一种功能，它占用低维输入空间并将其转换为高维空间，即它将不可分离的问题转换为可分离的问题。 它在非线性分离问题中最有用。 关于数据集： 这些数据集可以视为分类或回归任务。 这些课程是有序的，而不是均衡的（例如，普通葡萄酒比优质或劣等葡萄酒要多得多）。 输入变量（基于理化测试）： 固定酸度 挥发性酸度 柠檬酸 残留糖 氯化物 游离二氧化硫 总二氧化硫 密度 pH值 硫酸盐 酒精 输出变量（基于感官数据）： 质量（得分在0到10之间） 数据集链接： : 参考：
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Wine-Quality---Using-SVM-Kernel-SVM-main
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----Wine Quality SVM & Kernel SVM.ipynb(34KB)