svm算法和实现,SVM算法特点

svm算法和实现,SVM算法特点

SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，而划分超平面应该选择泛化能力最好的，也就2. SVM分类器的实现fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.svmimportSVC svm_model=SVC(kernel='linear')#f rom sklearn.svm import LinearSVC

一、算法步骤二、数据集数据集依旧采用之前的TITANIC数据集。三、代码实现1.导入包importcsvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopyfrom#svm算法的实现from numpy import* import random from time import* def loadDataSet(fileName):#输出dataArr(m*n),labelArr(1*m)其中m为数据集的个数dataM

∪ω∪ 最后，说到SVM算法实现包，应该有很多，包括svm light,libsvm,有matlab本身自带的svm工具包等。另外，完整的代码，我将上传到CSDN下载地址上提供下载。点击这里下经典的SVM只给出了二类分类的算法，现实中数据可能需要解决多类的分类问题。因此可以多次运行SVM,产生多个超平面，如需要分类1-10种产品，首先找到1和2-10的超平面，再寻找2和1,3-10的

≥▽≤ Svm算法原理及实现Svm（support Vector Mac）⼜称为⽀持向量机，是⼀种⼆分类的模型。当然如果进⾏修改之后也是可以⽤于多类别问题的分类。⽀持向量机可以分为线性核⾮线性SMO算法和以往的一些SVM改进算法一样，是把整个二次规划问题分解为很多较易处理的小问题，所不同的是，只有SMO算法把问题分解到可能达到的最小规模：每次优化只处理两个样本的优化问题，

Why Need SVM? 1 线性可分支持向量机1.1 函数间隔和几何间隔函数间隔几何间隔1.2 间隔最大化1.3 支持向量和间隔边界1.4 对偶算法1.5 线性可分支持向量机学习算法2 线性支持1.3 SVM算法原理/分类应用(数学描述) 在有对线性可分样本集与非线性可分样本集、分类间隔、超平面、支持向量的概念后，我们把它翻译为数学语言，并说明SVM算法是如何应用的。定义