支持向量机不使用matlab函数

资 源 简 介

支持向量机不使用matlab函数

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归任务。虽然MATLAB提供了内置的SVM函数，但手动实现可以深入理解其核心原理。

基本思路是从零开始构建SVM模型，这涉及几个关键步骤。首先是定义目标函数，即寻找最大间隔超平面的优化问题。我们需要构建拉格朗日函数来处理约束优化问题，这需要理解拉格朗日乘子法和对偶问题的转换。

核函数实现是另一个重点，特别是当数据线性不可分时。常见的核函数如多项式核和高斯核需要手动编码。对于优化部分，可以采用序列最小优化（SMO）算法，这是SVM训练中的经典方法，需要迭代地选择乘子对进行优化。

分类决策函数的构建也很重要，需要根据训练结果计算支持向量和偏置项。最后实现的模型应该能够对新样本进行分类预测。整个过程涉及到许多数值计算和优化技巧，能够帮助开发者真正理解SVM的数学本质和实现细节。

这种手动实现虽然比直接调用库函数复杂，但对理解机器学习算法的底层原理非常有价值，特别是对优化理论和核技巧的深入掌握。