tensorflow svm

TensorFlow是一个强大的深度学习框架，但它也支持传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）。在TensorFlow中，可以利用tf.estimator API或者直接操作低级张量来进行SVM模型的构建。

1. 使用`tf.estimator`: TensorFlow提供了一个Estimator类，其中包括了SVM回归 (`tf.estimator.DNNLinearCombinedRegressor` 或 `tf.estimator.LinearClassifier`) 和分类 (`tf.estimator.LinearClassifier`) 的实现。你只需要指定合适的参数，例如特征列、损失函数和优化器，然后训练模型。

2. 低级API: 如果你想要更底层的控制，可以使用TensorFlow的核心API，比如定义一个线性核函数并手动设置SVM的参数（比如软间隔参数C），然后通过梯度下降或其他优化方法求解。

以下是一个简单的例子，展示如何使用TensorFlow Estimator创建一个SVM分类器：

import tensorflow as tf

# 创建特征列
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('feature1'), ...]

# 创建estimator
estimator = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns=feature_columns)

# 准备数据
train_data, train_labels = ..., ...
eval_data, eval_labels = ..., ...

# 训练模型
estimator.train(train_input_fn=lambda: _input_fn(train_data, train_labels), steps=1000)

# 评估模型
accuracy = estimator.evaluate(eval_input_fn=lambda: _input_fn(eval_data, eval_labels))['accuracy']