【机器学习】SVM理论与python实践系列
理论部分：
《机器学习——支持向量机SVM之线性模型》
《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型低维到高维映射》
《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题与对偶问题》
《机器学习——常用核函数》
《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题转化为对偶问题》
《机器学习——支持向量机SVM之多类问题》
《机器学习——支持向量机SVM实例（兵王问题，只是通过实例来捋一下思路不求解不编程）》
python实践部分：
数据预处理：《机器学习——SVM之python实现数据样本标准化和归一化》
《机器学习——图解SVM中gamma和c参数的作用》
《机器学习——SVM之交叉验证对参数（C，gamma）进行优化以及选择》
《机器学习——python实现SVM模型w,b的查看》
《机器学习之支持向量机SVM之python实现ROC曲线绘制（二分类和多分类）》
《机器学习——支持向量机SVM之python实现简单实例一（含数据预处理、交叉验证、参数优化等）》
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