支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf
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2023-05-12
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这是第三次来“复习”SVM了，第一次是使用SVM包，调用包并尝试调节参数。听闻了“流弊”SVM的算法。第二次学习理
论，看了李航的《统计学习方法》以及网上的博客。看完后感觉，满满的公式。。。记不住啊。第三次，也就是这次通
过python代码手动来实现SVM，才让我突然对SVM不有畏惧感。希望这里我能通过简单粗暴的文字，能让读者理解到底
什么是SVM，这货的算法思想是怎么样的。看之前千万不要畏惧，说到底就是个算法，每天啃一点，总能啃完它，慢慢
来还可以加深印象。
SVM是用来解决分类问题的，如果解决两个变量的分类问题，可以理解成用一条直线把点给分开，完成分类。如下：
上面这些点很明显不一样，我们从中间画一条直线就可以用来分割这些点，但是什么样的直线才是最好的呢？通俗的
说，就是一条直线“最能”分割这些点，也就是上图中的直线。他是最好的一条直线，使所有的点都“尽量”远离中间那条直
线。总得的来说，SVM就是为了找出一条分割的效果最好的直线。怎么样找出这条直线，就变成了一个数学问题，通过
数学一步一步的推导，最后转化成程序。这里举例是二个特征的分类问题，如果有三个特征，分类线就变成了分类平
面，多个特征的话就变成了超平面。从这个角度出发去看待SVM，会比较轻松。
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资源评论
Asama浅间2023-07-24作者对SVM算法的解释很中肯，避免了过于专业化的术语，使得读者更容易理解。
yiyi分析亲密关系2023-07-24作者在该文件中通过简单易懂的Python代码实现了SVM算法，帮助读者更好地理解其原理。
王者丶君临天下2023-07-24这本文件的实用性很强，为读者提供了一种简单有效的方法来解决分类问题。
高工-老罗2023-07-24这本文件对SVM算法的介绍非常详细，对于想深入学习和应用SVM的人来说是一本很有价值的资料。
首席程序IT2023-07-24这本文件对支持向量机进行了通俗易懂的解释，非常适合初学者入门。
