SVM (Support Vector Machine) 机器学习教程

SVM，即支持向量机，是一种强大的机器学习模型，广泛应用于分类和回归任务。本教程将为您介绍SVM的基本原理、应用场景和实现方法。

SVM 基本原理

SVM的目标是找到一个最佳的超平面，将数据集中的不同类别分开。这个超平面不仅需要将不同类别分开，还要尽可能最大化两个类别之间的距离。

• 支持向量：是距离超平面最近的那些数据点，对超平面的位置起着决定性的作用。
• 间隔：是超平面到最近的支持向量的距离。
• 最大间隔：是指超平面到最近的两个支持向量的距离。

SVM示意图

SVM 应用场景

SVM适用于以下场景：

• 数据量较大，特征维数较高的分类问题。
• 对边界敏感的场景，例如图像识别、生物识别等。
• 分类数据不平衡时。

SVM 实现方法

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现 SVM。以下是一个简单的例子：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成样本数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))

扩展阅读

想要了解更多关于 SVM 的内容，可以参考以下教程：

• SVM 教程 - Scikit-learn 官方文档

Scikit-learn