svm算法流程图和伪代码

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。下面是SVM算法的流程图和伪代码：

流程图：
1. 收集训练数据集
2. 标准化数据集（可选）
3. 选择合适的核函数（线性核、多项式核、高斯核等）
4. 构建SVM模型
5. 训练模型，找到最优的超平面
6. 对新样本进行预测

伪代码：
1. 定义训练数据集D = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，其中xi为输入特征向量，yi为对应的类别标签（1或-1）
2. 选择合适的核函数K(x, xi)，计算Gram矩阵K
3. 初始化α为0向量，设置迭代次数T和学习率η
4. 迭代更新α：
- 对于每个样本i=1到n：
- 计算预测值y_pred = sign(Σ(αj * yj * K(xi, xj)) + b)
- 如果预测值与真实标签不一致，则更新α和b：
- αi = αi + η
- b = b + η * yi
5. 得到最终的超平面参数w和截距b