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【实战】支持向量机SVM基础实战篇（二）

【实战】支持向量机SVM基础实战篇（二）

这几篇SVM介绍是从0到1慢慢学会支持向量机，将是满满的干货，都是我亲自写的，没有搬运，可以随我一起从头了解SVM，并在短期内能使用SVM做到想要的分类或者预测~我也将附上自己基础训练的完整代码，可以直接跑，建议同我一样初学者们，自己从头到尾打一遍，找找手感，代码不能光看看，实践出真知！

回顾一下，上篇，我们建立和比较了线性分类器和非线性分类器，比较了多元线性核函数和线性核函数，解决了类型数量不平衡问题，话不多说，原理篇和实战基础一 请参见上几篇博客，我们循序渐进慢慢贴近真实情景！解决生活问题
原理篇请戳这里

实践基础篇一请戳这里

提取数据置信度

获取对位置数据分类的置信水平，在现实问题中非常有用，当一个心得数据点被分类为某一个一直类别时，我们可以训练SVM来计算输出类型的置信度。

先上图：

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