📚 SVM算法原理及Python实现 🐍
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2025-03-23 22:03:14
摘要 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过找到一个最优超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实...
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过找到一个最优超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现高效分类。核心思想是利用核函数将数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得可分。✨
在本文中，我们将从零开始用纯Python实现SVM，无需任何外部机器学习框架！首先理解SVM的基本原理，包括损失函数、拉格朗日乘子法以及KKT条件。接着，我们将手写代码完成关键步骤：计算梯度、更新参数以及预测。最后，通过简单的二分类实验验证模型效果。💪
以下是实现思路：
1️⃣ 定义数据集与目标值。
2️⃣ 初始化权重和偏置项。
3️⃣ 编写损失函数并优化参数。
4️⃣ 测试模型准确性。
虽然代码量不大，但可以深刻理解SVM背后的数学逻辑！🌟 如果你觉得这篇文章有用，请点赞支持吧！💬
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