大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于支持向量机 python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍支持向量机 Python学习的解答，让我们一起看看吧。
python 模型训练详解？
1. 数据预处理：首先需要加载数据并进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、缺失值填充等。
2. 特征工程：将数据转化为特征向量，可以***用特定的算法或方法提取特征，例如主成分（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
3. 模型选择：选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并对模型进行评估，例如交叉验证、ROC曲线、精度、召回率等。
做python开发需要掌握哪些技术？
做python开发需要掌握Python的基本语法、MySQL的基本用法、Linux的常用命令、web前端技术和web后端框架、数据爬虫、数据处理、建立模型、设计动态网页等技术。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。
2、掌握好经典的机器学习理论和算法
(1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)等。
(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。
(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。
(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络等。
(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与[_a***_]管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
到此，以上就是小编对于支持向量机 python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于支持向量机 python学习的2点解答对大家有用。
