【智能算法】详解支持向量机（SVM）算法

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分类专栏： 【全国大学生数学建模】 文章标签： 算法 支持向量机 机器学习 人工智能 数据挖掘
于 2019-07-19 15:20:23 首次发布
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本文详细介绍了支持向量机（SVM）算法，包括其原理如线性划分超平面、间隔计算、最大化间隔、对偶问题、核函数与非线性分类，以及如何通过实战演练应用SVM进行分类。SVM是一种强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务，尤其在小样本数据和高维空间中表现优秀。

目录

1、前言

知识点

2、支持向量机算法原理

2.1 线性划分超平面

2.2 间隔计算

2.3 最大化间隔

2.4 对偶问题

2.5 求解对偶问题

2.6 核函数与非线性分类

2.7 预测分类标签

3、实战演练1：使用训练好的模型对训练集进行预测

代码解释

4、实战演练2：书籍的特征将其分为两个类别

5、实战演练3：有18组数据，有不同的类别属性，建立SVM模型

1、前言

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归。本实验旨在通过训练一个 SVM 模型，并使用测试数据集对其性能进行评估。

首先，准备数据集，包括特征向量和相应的类别标签。然后，将数据集划分为训练集和测试集。接着，使用训练集训练 SVM 模型，并根据问题类型选择合适的核函数。调整超参数来优化模型性能。完成模型训练后，使用测试集对其进行评估。通过计算准确率、精确率、召回率等指标，评估模型的性能。最后，根据实验结果分析模型的表现，并探讨核函数和超参数对模型性能的影响。

知识点

  • 支持向量机
  • 核函数
  • 超平面

2、支持向量机算法原理

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学

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