（一）线性支持向量机的计算； （二）使用Sklearn中的SVM相关API函数对任选一个数据集合(鸢尾花数据集,癌症数据集, 手写字体识别等)进行分类，并与其他模型(逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯) 进行比较； （三）掌握使用网格搜索和随机搜索超参调优的方法。

（一）线性支持向量机（Linear Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，其核心思想是找到一个最优决策边界，使得样本点到该边界的距离最大。在线性可分的情况下，它会选择最大化间隔的超平面作为分类线，而在线性不可分时，则通过核函数转换将数据映射到高维空间，寻找最佳分割。

（二）使用Python的Scikit-Learn库中的`svm.SVC()`函数可以对鸢尾花、癌症或手写字体识别等数据集进行分类。例如，对于鸢尾花数据集，你可以先加载数据（如`iris`），然后创建并训练SVM模型：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 创建并训练SVM模型
svm_model = SVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 对比其他模型
logreg = LogisticRegression()
knn = KNeighborsClassifier()
gnb = GaussianNB()

models = [svm_model, logreg, knn, gnb]
model_names = ['SVM', 'Logistic Regression', 'KNN', 'Naive Bayes']

接下来，你可以使用交叉验证评估每个模型的性能，比如`cross_val_score`，并进行比较。

（三）为了优化模型性能，可以使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Randomized Search）来调整SVM和其他模型的超参数。例如，使用`GridSearchCV`：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [1, 0.1, 0.01]}
grid_search_svm = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search_svm.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数和性能
best_svm_params = grid_search_svm.best_params_
best_svm_score = grid_search_svm.best_score_

# 随机搜索示例
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
random_search_svm = RandomizedSearchCV(SVC(), param_distributions={...}, n_iter=50, cv=5)
random_search_svm.fit(X_train, y_train)