SVM 分类和回归代码

资 源 简 介

SVM 分类和回归代码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。这个工具箱提供了五种不同的SVM实现方式，覆盖了多种应用场景。

在分类方面，工具箱提供了两种方法：C_SVC和Nu_SVC。C_SVC通过调节惩罚参数C来控制分类器的复杂度和容错能力，适合大多数分类问题。Nu_SVC则使用参数nu来控制支持向量的比例，在数据分布不平衡时可能更具优势。

对于异常检测需求，工具箱包含One-Class支持向量机。这种无监督学习算法能够学习数据的正常模式，可用于检测异常值或新颖样本。

回归任务方面，提供了Epsilon_SVR和Nu_SVR两种方法。Epsilon_SVR通过ε参数控制回归函数的精度，而Nu_SVR则使用nu参数来调节支持向量的数量。这两种方法都能处理非线性回归问题，适用于预测连续值。

这些算法的核心思想都是通过寻找最优超平面来最大化间隔，同时使用核技巧处理非线性问题。不同变体通过调整参数和优化目标来适应特定的任务需求，为用户提供了灵活的选择空间。