小編給大家分享一下解決python中svm內(nèi)存不足的方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！

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支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器。

在python中使用SVM處理大數(shù)據(jù)時可能會遇到內(nèi)存不足的情況，新我們就來看一下如何解決內(nèi)存不足的問題：

我們可以使用python分塊讀取大數(shù)據(jù)來避免內(nèi)存不足，實現(xiàn)代碼如下：

import pandas as pd
def read_data(file_name):
    '''
    file_name:文件地址
    '''
    inputfile = open(file_name, 'rb')   #可打開含有中文的地址
    data = pd.read_csv(inputfile, iterator=True)
    loop = True
    chunkSize = 1000    #一千行一塊
    chunks = []
    while loop:
        try:
            chunk = data.get_chunk(chunkSize)
            chunks.append(chunk)
        except StopIteration:
            loop = False
            print("Iteration is stopped.")
    data = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
    #print(train.head())
    return data

看完了這篇文章，相信你對解決python中svm內(nèi)存不足的方法有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

新聞標(biāo)題：解決python中svm內(nèi)存不足的方法
網(wǎng)站URL：http://chinadenli.net/article40/pgjgho.html

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