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初識SVM算法：
????????支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸分析。SVM的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）。在分類任務(wù)中，SVM試圖找到一個超平面來區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)，這個超平面不僅需要正確地分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且還要確保兩類數(shù)據(jù)到這個超平面的距離最大化，這樣可以使得模型具備更好的泛化能力。
????????SVM能夠執(zhí)行線性或非線性分類、回歸，甚至是異常值檢測任務(wù)。它是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受歡迎的模型之一。SVM特別適用于中小型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的分類。
超平?最?間隔
下面左圖顯示了三種可能的線性分類器的決策邊界，虛線代表的模型表現(xiàn)?常糟糕，甚?都?法正確實(shí)現(xiàn)分類。
其余兩個模型(紅線和紫線)在訓(xùn)練集上表現(xiàn)比較完美，但是它們的決策邊界與實(shí)例過于接近，導(dǎo)致在?對新實(shí)例時，表現(xiàn)可能不會太好。
而下面右圖中的實(shí)線代表不僅分離了兩個類別，且盡可能遠(yuǎn)離最近的訓(xùn)練實(shí)例
硬間隔和軟間隔：
硬間隔分類：
????????在上面我們使用超平面進(jìn)行分割數(shù)據(jù)的過程中，如果我們嚴(yán)格地讓所有實(shí)例都不在最大間隔之間，并且位于正確的一邊，這就是硬間隔分類。
????????硬間隔分類有兩個問題，首先，它只在數(shù)據(jù)是線性可分離的時候才有效；其次，它對異常值非常敏感。
軟間隔分類：
????????要避免這些問題，最好使用更靈活的模型。目標(biāo)是盡可能在保持最大間隔寬闊和限制間隔違例（即位于最大間隔之上，甚至在錯誤的一邊的實(shí)例）之間找到良好的平衡，這就是軟間隔分類。
下面我們來用python寫一個簡單的SVM模型：
使用Python實(shí)現(xiàn)一個簡單的SVM算法，可以使用scikit-learn庫，這是一個非常流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它提供了SVM的支持。
首先，需要安裝scikit-learn,可以通過pip來安裝：
pip install scikit-learn# 導(dǎo)入必要的庫
from sklearn import svm # SVM分類器
from sklearn.datasets import make_blobs # 生成模擬數(shù)據(jù)
import numpy as np # 數(shù)值計算庫# 生成一些隨機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)，分成兩組
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.60)# 創(chuàng)建一個線性核函數(shù)的SVM分類器
# kernel='linear' 指定使用線性核函數(shù)
# C=1.0 是懲罰參數(shù)C的倒數(shù)，表示對誤分類的容忍度
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)# 使用生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM模型
# fit方法接受特征矩陣X和目標(biāo)向量y
clf.fit(X, y)# 生成兩個新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，準(zhǔn)備用于預(yù)測
new_data = np.array([[0, 0], [1, 1]])# 使用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測
predictions = clf.predict(new_data)# 打印預(yù)測結(jié)果
print("Predictions:", predictions)代碼解釋：
-
導(dǎo)入必要的庫：
sklearn：Scikit-Learn庫，提供了各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。numpy：用于數(shù)值運(yùn)算的庫。
-
生成數(shù)據(jù)：
make_blobs函數(shù)用于生成一組模擬的聚類數(shù)據(jù)點(diǎn)。n_samples參數(shù)指定要生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。centers參數(shù)指定中心點(diǎn)的數(shù)量，本例中為2，意味著生成的數(shù)據(jù)將大致分為兩組。random_state用于設(shè)置隨機(jī)種子，保證每次運(yùn)行生成相同的數(shù)據(jù)。cluster_std參數(shù)指定了簇的標(biāo)準(zhǔn)差，用來控制生成數(shù)據(jù)的分散程度。
-
創(chuàng)建SVM分類器：
svm.SVC()創(chuàng)建一個支持向量分類器對象。kernel='linear'參數(shù)指定使用線性核函數(shù)，即尋找一個線性決策邊界。C=1.0參數(shù)控制了對誤分類的懲罰程度，較大的C值意味著模型對誤分類的容忍度更低。 -
訓(xùn)練模型：
fit(X, y)方法用于訓(xùn)練模型，其中X是特征矩陣，y是目標(biāo)向量。 -
預(yù)測新數(shù)據(jù)：
predict(new_data)方法用于對新的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類預(yù)測。 -
輸出結(jié)果：
最后，打印出對新數(shù)據(jù)點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果。
????????這個示例展示了如何使用scikit-learn的SVC類創(chuàng)建并訓(xùn)練一個簡單的線性SVM分類器，并使用該分類器對新的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。這種類型的SVM非常適合處理線性可分的問題。