【摘 要】
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在当今的大数据时代,机器学习越来越广泛地应用于生活中,为人们解决实际生活生产的需要。其中,支持向量机算法是机器学习中重要的算法之一,应用广泛且有效。文章主要介绍了支
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在当今的大数据时代,机器学习越来越广泛地应用于生活中,为人们解决实际生活生产的需要。其中,支持向量机算法是机器学习中重要的算法之一,应用广泛且有效。文章主要介绍了支持向量机的原理和模型,还介绍了核函数在支持向量机中的应用和交叉验证法的理论。在实验部分,文章将支持向量机应用于葡萄酒数据集上,通过分析对比,得到了以下的结论:对于葡萄酒数据集,采用R语言对多种支持向量机模型进行比较,当支持向量机的类型为nu-classification,核函数为线性核函数时,识别的正确率最高,达到了98.86%,并且应用交叉验
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