SVM的具体代码实现，不调用sklearn库

以下是一个用 Python 实现 SVM（支持向量机）模型的示例代码，不调用 Scikit-learn 库：

import numpy as np

# 定义 SVM 模型类
class SVM:
    def __init__(self, C=1.0, kernel='linear', gamma=1.0):
        self.C = C  # 惩罚系数
        self.kernel = kernel  # 核函数类型
        self.gamma = gamma  # 核函数参数
        self.alpha = None  # 拉格朗日乘子
        self.b = 0  # 阈值
        self.X = None  # 训练数据
        self.y = None  # 训练标签

    # 核函数
    def _kernel_function(self, x1, x2):
        if self.kernel == 'linear':
            return np.dot(x1, x2)
        elif self.kernel == 'rbf':
            return np.exp(-self.gamma * np.linalg.norm(x1 - x2) ** 2)
        else:
            raise ValueError('Unsupported kernel function type')

    # 训练模型
    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.alpha = np.zeros(n_samples)
        self.X = X
        self.y = y

        # 计算 Gram 矩阵
        K = np.zeros((n_samples, n_samples))
        for i in range(n_samples):
            for j in range(n_samples):
                K[i, j] = self._kernel_function(X[i], X[j])

        # 定义优化目标函数
        def objective_function(alpha):
            return 0.5 * np.dot(alpha, np.dot(alpha, K)) - np.sum(alpha)

        # 定义约束条件
        def zero_sum_constraint(alpha):
            return np.dot(alpha, y)

        # 定义不等式约束条件
        bounds = [(0, self.C) for i in range(n_samples)]
        cons = [{'type': 'eq', 'fun': zero_sum_constraint}]
        
        # 使用优化算法求解拉格朗日乘子
        from scipy.optimize import minimize
        res = minimize(objective_function, self.alpha, bounds=bounds, constraints=cons)
        self.alpha = res.x

        # 计算阈值
        support_vectors = self.alpha > 1e-5
        support_vectors_idx = np.where(support_vectors)[0]
        self.b = np.mean(y[support_vectors] - np.dot(K[support_vectors_idx, :], self.alpha * y))

    # 预测新数据
    def predict(self, X):
        n_samples = X.shape[0]
        y_pred = np.zeros(n_samples)

        for i in range(n_samples):
            s = 0
            for alpha, x, y in zip(self.alpha, self.X, self.y):
                s += alpha * y * self._kernel_function(X[i], x)
            y_pred[i] = s + self.b

        return np.sign(y_pred)

在这个示例中，我们定义了一个 `SVM` 类，包括 `__init__`、`_kernel_function`、`fit` 和 `predict` 四个方法。其中，`__init__` 方法初始化 SVM 模型的参数，包括惩罚系数 C、核函数类型和核函数参数等。`_kernel_function` 方法实现了核函数的计算。`fit` 方法训练 SVM 模型，使用优化算法求解拉格朗日乘子，并计算阈值。`predict` 方法使用训练好的 SVM 模型对新数据进行预测。

需要注意的是，SVM 模型的训练过程复杂且耗时，实现过程中需要仔细调试和测试代码，以保证模型的正确性和性能。