本教程将带您了解和支持向量机（SVM）的基本概念和实践。SVM 是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归问题。

SVM 简介

SVM 是一种二分类模型，其目标是找到一个最优的超平面，将数据集分为两个类别。SVM 通过最大化两个类别之间的间隔来实现这一点。

实践步骤

  1. 数据准备：首先，您需要准备一个数据集。可以使用本站提供的 机器学习数据集 进行实践。

  2. 选择模型：选择一个 SVM 模型，例如线性 SVM 或非线性 SVM。

  3. 训练模型：使用您的数据集训练 SVM 模型。

  4. 评估模型：使用交叉验证等方法评估模型的性能。

  5. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，以提高性能。

代码示例

以下是一个简单的 SVM 分类器代码示例：

from sklearn import svm

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = clf.predict(X_test)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 SVM 的信息，可以阅读以下文章：

SVM 图解