dag svm python源码

dag svm是一种基于有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法。在python中实现dag svm算法的源码，需要以下几个步骤：

1. 准备数据集：首先需要准备用于训练和测试的数据集。数据集包括输入特征和对应的类别标签。

2. 构建图网络：利用数据集构建有向无环图网络。可以使用python中的网络库，例如networkx，来构建图网络。

3. 计算节点相似度：通过计算节点之间的相似度，为图网络中的每个边分配权重。可以使用相似度度量方法，如余弦相似度或欧氏距离等。

4. 训练模型：利用构建好的图网络，进行模型的训练。可以使用libsvm库，它是一个常用的支持向量机库。首先，利用图网络中的边的权重，将数据集转换为图网络表达的特征向量形式。然后，使用libsvm进行模型的训练。

5. 对测试集进行预测：使用训练好的模型对测试集进行预测。将测试集转换为图网络表达形式，并使用训练好的模型进行预测。

以上就是基于dag svm算法的python源码的基本步骤。可以使用python中的相关库来完成这些步骤，并根据实际情况进行参数调整和算法优化。