这篇文章主要介绍了Python中SVM算法如何使用，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

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SVM简介

一个图示简介，让大家图文结合更明白。

直观上大家能够看到有红蓝两点，这里svm承担的角色就是，找到好的那条线，来对数据进行分类。这个分类也不是随便选的，要有较大间距才可以。

下面给大家演示sklearn中SVM的参数

def SVC(C=1.0,
 kernel='rbf',
 degree=3,
 gamma='auto_deprecated',
 coef0=0.0,
 shrinking=True,
 probability=False,
 tol=1e-3,
 cache_size=200,
 class_weight=None,
 verbose=False,
 max_iter=-1,
 decision_function_shape='ovr',
 random_state=None)

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