Введение
В этом лабораторном занятии мы научимся использовать методы опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) для классификации выборки с использованием пользовательского ядра. Мы будем использовать библиотеку scikit-learn для выполнения классификации SVM с пользовательским ядром. SVM - это популярный алгоритм машинного обучения, используемый для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. SVM работает путем создания границы или линии (гиперплоскости), которая разделяет данные на классы.
Советы по работе с виртуальной машиной
После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.