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参考：http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420
第一个：利用sklearn导入非常简单的著名的花朵数据——安德森鸢尾花卉数据集。
我们有一百五十个鸢尾花的一些尺寸的观测值：萼片长度、宽度，花瓣长度和宽度。还有它们的亚属：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。数据存储在.data项中，是一个(n_samples, n_features)数组。每个观察对象的种类存贮在数据集的.target属性中。这是一个长度为n_samples的整数一维数组。
然后利用SVM对数据进行训练和预测。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 30 10:38:57 2015 @author: Lin """ print(__doc__) from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() #print iris.data #注释掉的几行代码都是用来看iris数据一些相关的属性的 #iris.target[[10,25,50]] #print=list(iris.target_names) if __name__=="__main__": from sklearn import svm clf=svm.LinearSVC() clf.fit(iris.data,iris.target) result=clf.predict([[6,4,5,1]]) print result print clf.coef_
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原文地址：http://www.cnblogs.com/qiaozhoulin/p/4545545.html
