国科大模式识别黄庆明线性可分svm作业
时间: 2023-12-25 21:01:13 浏览: 143
国科大模式识别课程中,黄庆明老师布置了一道线性可分支持向量机(Linear Support Vector Machine,简称SVM)的作业。SVM是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。在SVM中,我们的目标是找到一个最优的超平面,能够将不同类别的样本点有效地分开。
在这道作业中,我们需要首先理解SVM的基本概念和原理,包括间隔、支持向量等重要概念。接着,我们需要通过数学推导和编程实现,找到线性可分数据集的最优超平面,并将其可视化展示出来。
具体而言,我们需要用Python或Matlab等工具编程,首先生成一个线性可分的样本数据集,然后利用SVM算法找到最佳的超平面,最后将结果可视化展示出来,并对结果进行分析和讨论。这道作业不仅考察了我们对SVM算法原理的理解,还考察了我们对编程工具的熟练运用能力。
通过完成这道作业,我们不仅加深了对SVM算法的理解,还提升了对模式识别领域的实际操作能力。这对我们今后从事相关领域的科研工作或工程实践都将大有裨益。因此,我们需要认真对待这道作业,尽快完成并提交,以展现我们的学习成果和能力。