支持向量机（SVM）的通俗理解及Python实现

最新推荐文章于 2025-10-04 14:09:17 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/133058933
本文介绍了支持向量机（SVM）的基础知识，它是一种用于分类和回归的机器学习算法。通过寻找最优超平面，SVM能处理线性和非线性数据。文章使用Python的Scikit-learn库展示了SVM的实现，包括线性核函数和RBF核函数的应用，并给出预测新数据点的示例。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过找出最优的超平面来进行分类，能够处理线性和非线性可分的数据集。在本文中，我们将介绍支持向量机的基本概念，并使用Python演示其实现过程。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和Scikit-learn：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

接下来，我们将使用一个示例数据集来说明SVM的工作原理。假设我们有一个二维的数据集，其中包含两类数据点，分别用红色和蓝色表示。我们的目标是根据这些数据点的位置，构建一个分类模型，并对新的数据点进行分类。

# 示例数据集
X = np.array(
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支持向量机python代码，也用于二分类，对新手学习了解支持向量机很有帮助
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支持向量机的核心目标是找到一个最优的分类超平面，使得不同类别的样本被尽可能清晰地分开。为了量化这种“分离程度”，引入了两种关键概念：函数间隔和几何间隔。二者虽密切相关，但在数学性质与优化适用性上存在本质差异。根据KKT互补条件，只有当某个样本满足 $y_i(\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i + b) = 1$ 且对应的拉格朗日乘子 $\alpha_i > 0$ 时，该样本才是支持向量。
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然后通过构建网格数据，使用训练好的模型对网格数据进行预测，并根据预测结果绘制出分类的等高线图（contourf）以及训练集数据的散点图，这样可以直观地看到支持向量机模型在二维空间下划分不同鸢尾花品种的大致边界情况，辅助理解模型的分类效果。创建了 SVC（支持向量机分类器）类的对象，这里指定了核函数为径向基函数（rbf）核，在实际应用中，你可以根据数据特点尝试线性核（linear）、多项式核（poly）等其他核函数进行优化。利用训练好的模型对测试集数据进行预测，得到预测结果 y_pred。
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在Python中实现SVM，可以使用诸如scikit-learn这样的机器学习库，它提供了便捷的接口来训练和支持向量机模型。不过，了解其背后的数学原理和手动实现过程，对于深入理解和优化模型至关重要。在给定的代码中，可以...
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python中的支持向量机的简单代码，比较适合程序小白学习和借鉴。
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这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第六章 支持向量机算法的Python实现代码。
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什么是支持向量机?“支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。将二维数据变成三维数据的过程,称为将数据投射到高维空间.,这正是SVM算法的核函数(kernel trick)...
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本文是基于python第三方库sklearn官方文档 官方文档首先关于SVM的概念以及大体了解可以参考此篇博文，这里推荐给大家，作者写的很详细，很透彻 。支持向量机通俗导论1.SVM SVM英文全称Support Vector Mechine,叫做支持向量机，是一种有监督学习方法，可用于分类，回归，及outlier的检测SVM的核心即是核函数，核函数是计算两个向量在隐式映射后的空间中的内积函数将
Python实现简单支持向量机(含完整源码)
BUG？不存在的！
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在分类与回归分析中常用的一种机器学习算法，其基本模型定义在一个特征空间上的间隔最大的线性分类器，其优化问题转化为凸二次规划问题求解。本文将展示如何使用 Python 实现简单的支持向量机，并提供完整源码。我们使用SVM进行分类，SVC是sklearn中支持向量机的一个类，使用时我们需要指定参数。在以上代码中，我们指定了SVC的kernel为’linear’，C=1.0。最后，我们可以将以上代码整合，形成完整源码，进行运行。
机器学习 - 使用 Python 实现支持向量机
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09-19 920
支持向量机（Support Vector Machines，简称 SVM）是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。对于非线性可分的数据集，我们可以使用其他核函数，如高斯核函数（Gaussian kernel）。通过调整不同的核函数和参数，我们可以适应不同类型的数据集并获得良好的分类或回归性能。假设我们有一个二维的训练数据集，其中包含两个类别的样本点。训练完成后，我们可以使用模型对新的数据点进行回归预测。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的数据点进行分类预测。将输出预测的类别标签。
Python语言实现支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)算法
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支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。以下是使用Python实现SVM的一个简单示例，使用库。
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