sklearn：七、支持向量机（上）—22.9.9~9.12
七、支持向量机
7.1 概述
功能：
用的最多的是分类，不过做其他的也有不错的效果
对于三种不同的输入数据，每种分类器的表现。可以看出SVM最棒
SVM是最接近深度学习的机器学习算法。线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元，非线性的SVM则与两层的神经网络相当，非线性的SVM中如果添加多个核函数，则可以模仿多层的神经网络
7.1.1 支持向量机分类器
人工智能
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文章目录
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三、AI Infra实战：3个经典场景，代码直接抄
场景1：个人副业——搭建AI绘画平台，基于Stable Diffusion+FastAPI部署
核心需求
技术选型
核
基于大数据平台的数据探索模式
公司要进行历史数据分析，以便找到一个合适的模型，对未来的业务进行预测。
现状
企业存在真实历史数据
目标
企业期望通过历史数据分析，找到历史业务规律，用于未来业务月初的
动作
公司要建设数据中台，这个是可以理解的。
以往经验
方案1：建立数据分析专用系统，将已知数据提取后，通过复杂逻辑提取有效数据，然后根据有经验的业务人员，设置分析方法，在通过数据进行验证
方案2：分离数据与分析的过程
BSA分析-实战笔记（五）绘图
参考：
以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位（下篇） - 简书 (jianshu.com)
使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com)
加上拟合线
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以KY0DN1为例
calcValueByWindow <- function(pos, value,
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