用python不使用第三方库实现svm，要求对一些字符串进行分类

SVM（支持向量机）是一种有监督学习算法，用于分类和回归分析。

在Python中实现SVM，可以使用Python标准库中的math和random模块进行数学计算和随机数生成。

以下是一个简单的SVM分类器的示例代码，用于将字符串分类为“正面”或“负面”：

import math
import random

# 定义SVM分类器类
class SVM:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, epochs=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epochs = epochs

    # 训练SVM分类器
    def train(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y

        # 初始化权重向量
        self.w = [random.random() for i in range(len(X[0]))]

        # 训练模型
        for epoch in range(self.epochs):
            for i, x in enumerate(X):
                if (self.y[i] * self.predict(x)) < 1:
                    # 更新权重向量
                    for j in range(len(self.w)):
                        self.w[j] += self.learning_rate * ((self.y[i] * x[j]) - (2 * (1/self.epochs) * self.w[j]))

    # 预测分类
    def predict(self, x):
        return sum([self.w[i]*x[i] for i in range(len(x))])

# 数据集
X = [[1, 2, 1], [2, 3, 2], [3, 4, 3], [4, 5, 4], [5, 6, 5], [6, 7, 6]]
y = [1, 1, 1, -1, -1, -1]

# 实例化SVM分类器
svm = SVM()

# 训练SVM分类器
svm.train(X, y)

# 预测分类
print(svm.predict([1, 2, 1]))

在这个示例中，我们使用一个简单的数据集，其中字符串表示为向量。我们训练了一个SVM分类器，然后使用它来预测一个新的字符串的分类。