svm算法python实现,svmpython

　　在python中，除了编程知识点，还涉及到数学方法的算法，SVM就是一个很好的体现。我们学过数学中的坐标法，就是把点、线、面连成一个图形，SVM在这方面继承了作图法。先学习SVM的相关概念，再分析其核心代码，实现SVM的使用原理。

　　1.概念理解

　　支持向量机(SVM)是一种受监督的机器学习算法，可用于分类或回归挑战。但是，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们把每个数据项作为N维空间中的一个点(其中N是你拥有的特征数)作为一个点，每个特征值是一个特定坐标的值。然后，我们通过找到区分这两类的超平面来对它们进行分类。

　　2.核心代码

　　模型本身不难，就是画出相应的图。

　　clf=SVC(kernel=linear )。拟合(X，y)

　　Print(clf.predict(X)) forecast预测X本身的另一个变化。根据核心代码，延续sklearn的风格非常简单。

　　可视化可能比较麻烦，所以需要使用以下函数。这个函数只需要输入clf。

　　defplot_svc_decision_function(模型，ax=无):

　　ifaxisNone:

　　ax=plt.gca()

　　xlim=ax.get_xlim()

　　ylim=ax.get_ylim()

　　x=np.linspace(xlim[0]，xlim[1]，30)

　　y=np.linspace(ylim[0]，ylim[1]，30)

　　y，X=np.meshgrid(y，X)

　　xy=np.vstack([X.ravel()、Y.ravel()])。T

　　#decision_function这个函数可以将给定的x，y点返回到决策边界(即该点到SVM得到的分割线的距离)

　　P=model.decision_function(xy)。整形(X.shape)

　　ax.contour(X，Y，P，colors=k ，levels=[-1，0，1]，alpha=0.5，linestyles=[ -，-，- ])

　　ax.set_xlim(xlim)

　　ax.set_ylim(ylim)函数的总体思路是首先生成一个网格，然后计算网格中各点到决策边界的距离，最后画出等高线(计算距离相等的线)。

　　以上是python中SVM的原理分析。了解了SVM的基本用法后，就可以练习核心代码，找到用SVM画图的关键实现方法了。

　　(推荐操作系统：windows7系统，Python 3.9.1，戴尔G3电脑。)

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