请你不适用sklearn实现支持向量机

好的，我可以使用Python中的NumPy库来手动实现支持向量机算法。以下是一个简单的示例：

假设我们有训练数据集X和对应的标签y，其中X是一个n×m的矩阵，n是样本数，m是特征数。y是一个n维向量，表示每个样本的类别（1或-1）。

首先，我们需要定义一个函数来计算两个样本之间的内积。这里我们使用线性核函数，即K(x_i, x_j) = x_i * x_j。

import numpy as np

def linear_kernel(x1, x2):
    return np.dot(x1, x2)

接下来，我们定义一个函数来训练支持向量机模型。在这个函数中，我们将使用SMO算法来解决二次规划问题。

def train_svm(X, y, C, kernel, epsilon, max_iter):
    n, m = X.shape
    alpha = np.zeros(n)
    b = 0
    iters = 0
    while iters < max_iter:
        num_changed_alphas = 0
        for i in range(n):
            Ei = np.sum(alpha*y*kernel(X, X[i])) + b - y[i]
            if (y[i]*Ei < -epsilon and alpha[i] < C) or (y[i]*Ei > epsilon and alpha[i] > 0):
                j = np.random.choice(list(range(i)) + list(range(i+1, n)))
                Ej = np.sum(alpha*y*kernel(X, X[j])) + b - y[j]
                ai_old, aj_old = alpha[i], alpha[j]
                if y[i] != y[j]:
                    L = max(0, alpha[j] - alpha[i])
                    H = min(C, C + alpha[j] - alpha[i])
                else:
                    L = max(0, alpha[i] + alpha[j] - C)
                    H = min(C, alpha[i] + alpha[j])
                if L == H:
                    continue
                eta = 2 * kernel(X[i], X[j]) - kernel(X[i], X[i]) - kernel(X[j], X[j])
                if eta >= 0:
                    continue
                alpha[j] -= y[j] * (Ei - Ej) / eta
                alpha[j] = np.clip(alpha[j], L, H)
                if abs(alpha[j] - aj_old) < 1e-5:
                    continue
                alpha[i] += y[i]*y[j]*(aj_old - alpha[j])
                b1 = b - Ei - y[i]*(alpha[i]-ai_old)*kernel(X[i], X[i]) - y[j]*(alpha[j]-aj_old)*kernel(X[i], X[j])
                b2 = b - Ej - y[i]*(alpha[i]-ai_old)*kernel(X[i], X[j]) - y[j]*(alpha[j]-aj_old)*kernel(X[j], X[j])
                if 0 < alpha[i] < C:
                    b = b1
                elif 0 < alpha[j] < C:
                    b = b2
                else:
                    b = (b1+b2)/2
                num_changed_alphas += 1
        if num_changed_alphas == 0:
            iters += 1
        else:
            iters = 0
    return alpha, b

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。

def predict(X_train, y_train, X_test, alpha, b, kernel):
    y_pred = np.zeros(len(X_test))
    for i in range(len(X_test)):
        s = 0
        for a, y, x in zip(alpha, y_train, X_train):
            s += a * y * kernel(X_test[i], x)
        y_pred[i] = s + b
    return np.sign(y_pred)

这样，我们就实现了一个简单的支持向量机算法。