使用python实现新冠感染人数预测与分析，要求使用RBF、贝叶斯岭回归、SVM算法进行预测，并求准确率和可视化

好的，我理解你的要求了。这里我提供一些实现思路，供你参考。

1. 数据预处理
首先需要收集新冠感染人数的历史数据，并对数据进行预处理。可以使用Python中的Pandas库进行数据读取和处理，使用Matplotlib库进行数据可视化。

2. 特征工程
根据收集到的历史数据，需要进行特征工程，提取出可以用于预测的特征。可以使用Python中的Scikit-learn库进行特征工程。

3. 模型建立
使用RBF、贝叶斯岭回归、SVM算法进行预测。可以使用Python中的Scikit-learn库进行模型建立和训练，使用交叉验证等方法进行模型调优。

4. 模型评估
对模型进行评估，计算模型的准确率等指标。可以使用Python中的Scikit-learn库进行模型评估。

5. 结果可视化
将预测结果进行可视化，可以使用Matplotlib库进行数据可视化。

以上是一个简单的实现思路，具体的实现过程需要根据实际情况进行调整。希望能对你有所帮助！