Python实现SVM的实例（包括网格调参和测试）总结综述

介绍SVM算法
SVM理解与参数选择（kernel和C）

SVM参数调节
Python机器学习包的sklearn中的Gridsearch简单使用

【算法_调参】sklearn_GridSearchCV,CV调节超参使用方法

sklearn-GridSearchCV 网格搜索调参数

python调用libsvm
如何利用python使用libsvm

Python 之 LIBSVM 使用小结

生成libSVM的数据格式及使用方法总结

将一般的数据格式转为libsvm格式

python实现CSV特征文件转化为libsvm特征文件

5）python接口的说明
在libsvm-3.16的python文件夹下主要包括了两个文件svm.py和svmutil.py。
svmutil.py接口主要包括了high-level的函数，这些函数的使用和LIBSVM的MATLAB接口大体类似
svmutil中主要包含了以下几个函数：
svm_train() : train an SVM model
svm_predict() : predict testing data
svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.
svm_load_model() : load a LIBSVM model.
svm_save_model() : save model to a file.
evaluations() : evaluate prediction results.
svm.py接口主要包括了一些low-level的应用。在svm.py中采用了python内置的ctypes库，由此python可以直接访问svm.h中定义的C结构和接口函数。svm.py主要运用了四个数据结构svm_node, svm_problem, svm_parameter和svm_model。

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