Python 支持向量机

Python支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。它可以根据给定的训练数据集将样本分为不同的类别，并且可以处理线性和非线性问题。Python中有多个库提供了SVM的实现，例如scikit-learn和libsvm。你可以使用这些库来构建和训练SVM模型，然后用于预测新的样本。

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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。

python 支持向量机

Python中有多种支持向量机（SVM）的实现，其中最常用的是scikit-learn库中的SVM。下面是一个简单的示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练SVM模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的示例中，我们使用SVM来对鸢尾花数据集进行分类，并计算预测准确率。在实践中，我们通常需要对模型进行调参，以获得更好的性能。