Python中的SVM算法实现

简介：
本简介探讨了如何运用Python编程语言来实现支持向量机(SVM)算法，适用于机器学习领域的初学者和进阶用户。 支持向量机（SVM）方法由Vapnik等人在1995年提出，并因其相对优良的性能指标而受到关注。这是一种基于统计学习理论的机器学习技术，通过算法自动识别出具有较好分类能力的支持向量，从而构建能够最大化不同类别间间隔的分类器。这种方法仅需利用各类别边界样本的信息来确定最终的分类结果。 支持向量机的核心目标是找到一个超平面H(d)，该超平面可以将训练数据集中的两类样本分开，并且与类域边界的距离尽可能大，因此SVM也被称为最大边缘算法。在待分样本集中，大部分不是关键的支持向量；移除或减少这些非支持向量对分类结果影响不大。这意味着，在处理小规模样本时，SVM能够提供较为准确的自动分类效果。