白话机器学习算法理论+实战之支持向量机（SVM）

已于 2022-05-17 16:25:58 修改
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分类专栏： 白话机器学习算法理论+实战 文章标签： 机器学习算法 SVM 支持向量机 乳腺癌检测
于 2020-02-12 21:52:21 首次发布
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本文以通俗易懂的语言介绍了支持向量机（SVM）的基本原理，包括工作原理、硬间隔和软间隔的概念，以及非线性SVM的处理方法。文章通过实例展示了如何在Python的sklearn中使用SVM，并通过乳腺癌检测案例进行实战，解释了SVM如何解决多分类问题。最后，文章总结了SVM的理论知识，并鼓励读者动手实践，即使不理解复杂的数学推导也能应用SVM进行实际问题的解决。

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1. 写在前面

如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：

  • 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等
  • 无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等

为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心，并且理论到处有，而实战最重要， 所以在这里想用最浅显易懂的语言写一个白话机器学习算法理论+实战系列。

个人认为，理解算法背后的idea和使用，要比看懂它的数学推导更加重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已࿰

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