SVM源代码程序

资 源 简 介

SVM源代码程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，常用于分类和回归任务。其核心思想是通过寻找最优超平面来最大化分类间隔，从而提升模型的泛化能力。一个完整的SVM程序通常包含以下几个关键模块：

数据预处理：对输入数据进行标准化或归一化处理，确保特征在同一量纲下，避免因数值差异过大影响模型性能。

核函数计算：SVM通过核函数将数据映射到高维空间，使其线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核、高斯核（RBF）等，程序需要高效计算核矩阵以支持后续优化。

优化求解：SVM的核心是求解一个凸二次规划问题，通常采用序列最小优化（SMO）算法或其变种。该模块负责迭代更新拉格朗日乘子，直至收敛到最优解。

决策函数构建：根据优化结果生成分类超平面，并实现预测逻辑。对于非线性问题，决策函数会结合核函数计算样本与支持向量的相似度。

模型评估：通过交叉验证或测试集评估模型的准确率、召回率等指标，确保其泛化性能。

SVM的实现通常注重效率和数值稳定性，尤其是在处理大规模数据时，需合理设计核缓存和优化策略。此外，针对不同任务（如分类或回归），程序可能还需要调整目标函数和约束条件。