支持向量机可以解决什么问题,支持向量机原问题

　　1.t-sne降维可视化，即基于T分布的随机邻居嵌入。

　　2.高维空间到低维空间的降维问题：高维空间多个点等距时，二维空间最多只有三个点等距，导致降维无法保证距离维持的数据拥塞问题。另外，可以看出，高维空间中均匀分布的点的距离也是不同的，所以需要解决这个问题，将类与类分开。

　　解：高维空间中的近点在低维空间中是近的，远点是远的。这样可以有效缓解拥堵。3359忙局域网。Hu.com/p/47773001. ZHI

　　T-sne python代码：https://github.com/ph0en 1x seek/machine _ learning/blob/master/tsne _ python/tsne _ python/

　　伙计们，我会实现的。等着打洞吧。

　　一，

　　1)从数据中删除括号()。

　　str1={ 5，6，2，3，5，6，}，{ 2，5，9，6，4，8，}

　　str2=()))

　　data_s1=str1

　　delete_s2=str2

　　date=data_S1.replace()、)

　　是，打印(数据)

　　用replace替换时出现问题。类型错误：不可禁用的类型：集

　　伙计们，这个问题应该和数据类型有关。不应该。Python数据结构也有字符串。

　　Python3有六种标准数据类型。

　　是一个数字。

　　字符串

　　以表格或栏的形式排列

　　元组

　　设置)设置

　　词典

　　看，有一根绳子。使用字符串需要包含哪个库？

　　字符串的定义方法”“布哈哈，新的尴尬。

　　2)但是换人不是成功了吗？

　　输出为{5，6，2，3，5，6，}，{2，5，9，6，4，8，}？

　　为什么瓷砖到了我就不能工作了？{}不是字符串吗？抬起桌子！

　　print(re sub)({ })、str1))完成

　　3)不带括号的数据对应标签，形成svm需要的数据集。

　　是的，用exel比较好。

　　第二，数据生成完成后，利用sklearn中的多分类进行训练，得出结果。

　　使用sklearn中的结果报告的结果参数包括精度、召回率、f1-scare和支持度。

　　问题：在可视化过程中，通过删除维度得到二维数据，然后用原始数据的标签配置shape为(170，3)的numpy数组。现在你需要从数组的第三行开始判断。每个点的颜色。

　　1)提取点

　　2)判断点

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