支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法,广泛应用于分类和回归问题。以下是一些SVM在中文案例中的应用和解析。

案例一:垃圾邮件分类

在这个案例中,我们使用SVM来区分垃圾邮件和正常邮件。

  • 数据集:使用一个包含大量邮件样本的数据集。
  • 特征提取:提取邮件的文本特征,如词频、TF-IDF等。
  • 模型训练:使用SVM分类器进行训练。
  • 模型评估:通过交叉验证等方法评估模型的性能。

垃圾邮件分类示例

案例二:手写数字识别

SVM在图像识别领域也有着广泛的应用,以下是一个手写数字识别的案例。

  • 数据集:使用MNIST数据集,包含0-9的手写数字图片。
  • 特征提取:提取图像的灰度特征。
  • 模型训练:使用SVM分类器进行训练。
  • 模型评估:通过准确率、召回率等指标评估模型性能。

手写数字识别示例

扩展阅读

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