支持向量機# 關於 sklearn.svm 模組的範例。 具有非線性核心 (RBF) 的單類 SVM 具有非線性核心 (RBF) 的單類 SVM 繪製具有不同 SVM 核心的分類邊界 繪製具有不同 SVM 核心的分類邊界 繪製鳶尾花資料集中不同的 SVM 分類器 繪製鳶尾花資料集中不同的 SVM 分類器 繪製 LinearSVC 中的支持向量 繪製 LinearSVC 中的支持向量 RBF SVM 參數 RBF SVM 參數 SVM 邊界範例 SVM 邊界範例 SVM 平手打破範例 SVM 平手打破範例 具有自訂核心的 SVM 具有自訂核心的 SVM SVM-Anova：使用單變量特徵選擇的 SVM SVM-Anova：使用單變量特徵選擇的 SVM SVM：最大邊界分離超平面 SVM：最大邊界分離超平面 SVM：不平衡類別的分離超平面 SVM：不平衡類別的分離超平面 SVM：加權樣本 SVM：加權樣本 縮放 SVC 的正規化參數 縮放 SVC 的正規化參數 使用線性與非線性核心的支持向量迴歸 (SVR) 使用線性與非線性核心的支持向量迴歸 (SVR)
