Python TensorFlow支持向量机(SVM)实战教程：最大间距原理与核函数解析

"AI人工智能技术 Python TensorFlow机器学习实战教程 第5章 支持向量机 共19页.pptx" 本章主要介绍了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）这一机器学习中的重要算法，它在Python环境中结合TensorFlow进行实践。SVM是一种强大的分类和回归工具，尤其擅长处理小到中规模的高维数据。 5.1支持向量机简介 SVM的核心思想是找到一个能最大化类别间隔的决策边界，即超平面。这个超平面将不同类别的样本分开，使得两类样本到超平面的距离（间隔）最大。在二维空间中，这个边界是一条直线；在更高维度，它是一个超平面。支持向量是离决策边界最近的样本点，它们决定了超平面的位置。 5.1.1 SVM基本型式 在数学上，超平面可以表示为一个线性方程，而间隔可以通过计算样本点到超平面的距离来确定。SVM的目标是找到使间隔最大的超平面。当样本线性可分时，可以通过直接计算找到这样的超平面。 5.1.2 SVM核函数简介 对于线性不可分的情况，SVM引入了核函数的概念。核函数可以将数据从原始低维空间映射到高维特征空间，使得在新空间中数据变得线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核、高斯核（RBF核）和Sigmoid核。例如，线性核简单直观，多项式核和Sigmoid核则引入了非线性关系，而高斯核（RBF核）通常在实践中表现优秀，因为它可以模拟各种复杂的非线性决策边界。 5.2拟合线性回归 使用SVM拟合线性回归，目标是找到一条直线，使得该直线与样本点的间隔最大化，同时损失函数最小化。在TensorFlow中实现SVM，需要经过以下步骤： 1. 加载训练数据：这包括创建或导入包含特征和对应的标签的数据集。 2. 构建训练模型：定义SVM模型，包括损失函数（如间隔最小值）和优化器。 3. 进行数据训练：使用优化器更新模型参数以最小化损失函数。 4. 评估和预测：用测试数据检验模型性能，并进行未知数据的预测。 在实际应用中，SVM可以应用于各种场景，包括文本分类、图像识别、生物信息学等领域。通过TensorFlow这样的深度学习框架，我们可以更方便地实现和支持向量机的训练和预测过程。