svm算法步骤

⑴ 机器学习算法之——支持向量机(Support Vector Machine）讲解及Python实现

从本周开始，我们将深入探讨机器学习竞赛中的基础且广泛应用的算法——支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。即使不是为了比赛的名次，理解这些基本模型也是必不可少的。今天，我们将从SVM的基本概念讲起。

SVM是一种经典的二分类模型，属于监督学习方法。其核心思想是找到一个最优的超平面，该超平面能够最大化样本间的间隔，形成一个凸二次规划问题。当样本线性可分时，SVM的目标是找到一条能将正负样本分开，且对扰动最不敏感的直线，即所谓的“支持向量”所决定的超平面。

区分线性可分和非线性可分的关键在于，线性可分是指用直线（在低维空间）或平面（高维空间）就能清晰划分两类样本，而非线性可分则需要更复杂的模型。对于非线性问题，通过核函数，我们可以将样本映射到更高维空间，使得线性分类变得可能。

SVM的学习过程涉及拉格朗日乘子法和KKT条件，这是一种求解有约束优化问题的有效方法。通过引入松弛变量，线性不可分问题得到了缓解，形成了软间隔支持向量机，它允许一些样本点稍微偏离间隔边界。

在实际应用中，SVM有其独特优势，如高分类精度、对少量数据的处理能力强和解决非线性问题的能力。然而，它也存在挑战，如在大量数据和多参数选择上的计算复杂性，以及对缺失数据的敏感性。

现在，你可以通过这个链接测试自己对SVM的理解：[链接]。进一步学习其他机器学习算法，如HMM、决策树、梯度提升和逻辑回归，可以在这里找到：[延伸阅读]。