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【统计学习方法】线性可分支持向量机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类
第1关：酒店评价数据分析.任务描述 根据附件文件对酒店评价数据进行分析，本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。 import jieba test
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使用Python实现线性支持向量机（SVM）算法及其在数据分类中的应用
基于SVM的鸢尾花数据集回归分析
头歌实践平台：机器学习——支持向量回归
利用随机森林，斯朴素贝叶斯，支持向量机对鸢尾花数据集进行分类和可视化
分别用逻辑回归和决策树实现鸢尾花数据集分类
支持向量机&鸢尾花Iris数据集的SVM线性分类练习
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python数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析
支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】
R: 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）
【机器学习实验六】支持向量机（SVM）
主成分分析应用实例(Matlab)：鸢尾花分类
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