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SVM解决兵王问题（python版本）。

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简介：
采用支持向量机（SVM）来解决兵王问题，无疑是一个极佳的机器学习SVM入门项目，它涵盖了训练数据集、测试数据集，以及libsvm软件包和相应的程序代码。该项目的数据集总共包含28056个样本，其中精心选取了5000个作为用于训练的样本集合，剩余的23056个则被用作用于评估模型的测试样本。 libsvm软件包提供了各个属性的具体使用指南，而提供的代码则采用了Python编程语言编写，经过测试后，其在测试集上的准确率达到了惊人的99.36%。

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  • Python_SVM解决兵王问题.zip
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    本资源提供利用Python编程语言和SVM算法解决兵王相关问题的数据分析及机器学习案例，包含代码与数据集。 使用SVM解决兵王问题是一个很好的机器学习svm入门项目。该项目包括训练测试数据集、libsvm包以及程序代码。总共有28056个样本，从中选取了5000个作为训练样本，其余用作测试样本。在libsvm包中可以找到各个属性的使用说明，并且提供了一个Python版本的代码示例。经过测试后，该模型的准确率达到99.36%。
     
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