Python支持向量机

以下是Python支持向量机的介绍：

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器，它的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM的的优化目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点能够被分开，并且使得该超平面到两个类别的最近样本点的距离最大化，这个距离被称为“间隔”（margin）。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现支持向量机分类器。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[2., 2.]])) # 输出：[1]

以上代码中，我们使用了scikit-learn库中的svm模块来实现支持向量机分类器。首先，我们定义了一个包含两个样本的特征矩阵X和对应的标签向量y。然后，我们使用svm.SVC()函数来创建一个支持向量机分类器对象clf，并使用fit()函数来训练模型。最后，我们使用predict()函数来对新的样本进行分类预测。