SVM 简单实现

资 源 简 介

SVM 简单实现

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种经典的机器学习算法，在分类和回归任务中都有广泛应用。其核心思想是寻找一个最优超平面，使得不同类别的数据点能够被最大间隔分开。

最简单的实现是线性支持向量机(Linear-SVM)，通过求解一个凸优化问题来找到最优分类超平面。虽然文章提到实现了Linear-SVM，但作者指出只要提供合适的映射函数，同样的框架也可以扩展为核支持向量机(kernel-SVM)。核技巧允许算法在更高维的特征空间中寻找非线性决策边界，而不需要显式计算这些高维空间的坐标。

在实现过程中，作者遇到了缺少minFunc.m文件的问题。这是一个常用的优化函数包，通常用于求解SVM中的优化问题。读者需要从相关网站下载这个函数包才能完整运行程序。