svm-gpu: 配备GPU的Python SVM库

简介：
SVM-GPU是一款专为加速支持向量机计算而设计的Python库，通过集成GPU技术，显著提升了大规模数据集下的训练效率和模型性能。 SVM-GPU 是一个适用于带 GPU 的多类支持向量机（SVM）的库，提供快速且可靠的分类算法，在有限的数据集下表现良好。 支持向量机是一种有监督的学习模型，能够分析数据并识别模式。其特别之处在于同时最小化经验分类误差和最大化几何余量，因此也被称为最大余量分类器。支持向量机的优点包括：在高维空间中有效；当特征数量大于样本数时仍能保持有效性；仅使用训练点的子集（即“支持向量”）来定义决策函数，从而提高存储效率和计算性能；能够为不同的内核功能指定多种类型，并提供通用内核以及自定义内核的选择。与神经网络相比，在有限数量的样本中实现了更高的速度和更好的分类效果。 然而，SVM 也存在一些缺点：当特征数远超过样本数时，选择合适的内核函数可能会导致过拟合问题；正则化项在此情况下尤为重要。此外，支持向量机本身不直接提供概率估计功能，通常需要通过耗时的五重交叉验证来计算。