支持向量机 python

回答: 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在Python中，可以使用scikit-learn库中的svm模块来实现支持向量机算法。通过svm模块，可以创建一个支持向量机分类器，并使用fit()方法将训练数据拟合到分类器中。然后，可以使用predict()方法对新的样本进行分类预测。支持向量机的目标是找到一个超平面，使得支持向量上的样本点与超平面的距离最大化，并且能够正确分类样本点。为了判断超平面是否将样本点正确分类，可以使用支持向量上的点来判断。支持向量是指与超平面距离最近的样本点。在求解最大化距离的问题中，需要找到支持向量上的点。可以通过计算样本点与超平面的距离来判断是否为支持向量。具体而言，对于支持向量上的样本点xi​，满足|ωTxigi​|=1。而其他向量gi​<0,αi​=0。在Python中，可以使用svm模块中的decision_function()方法来计算样本点与超平面的距离。