机器学习算法原理与实现分析SVM篇

在学习过程中，人们常常仅满足于掌握基础的证明方法，以应对考试需求，却未能真正将所学知识付诸实践与应用。同时，由于代码编写或理论内容难以理解，不少人最终选择放弃进一步学习。

本主题【机器学习算法原理及其实现剖析

SVM

若要真正理解某一事物，首要环节在于明确其功能定位，即该事物旨在应对何种具体问题。

1、解决什么问题？

数据分类是最基础的应用形式，尤其适用于处理非线性不可分的数据集。支持向量机不仅能够对非线性可分的数据集进行划分，同时也能对非线性不可分的数据集实施分类（这也是SVM在实际中广泛应用的关键因素）。

现实场景一：样本数据大多呈现线性可分的特性，但其中包含少量噪声或异常点，去除这些噪声或异常点后即可实现线性可分，此时应采用支持向量机的软间隔方法进行分类；

现实场景二：样本数据完全处于线性不可分的状态，此时需要引入核函数的作用，将原本在低维空间中无法分离的非线性数据映射至高维空间中实现可分状态，并继续使用支持向量机的软间隔方法进行分类；

影响分类器精度的唯一因素是样本中的支持向量，这也正是支持向量机这一名称的由来。因此，问题的核心便转化为获取距离边界最近的样本点（即支持向量）到超平面的最大距离。在代码实现过程中，则通过一个entireSet标志来控制整个数据集的遍历过程，在完成全部遍历之后仅对支持向量进行遍历操作。此处以SMO算法代码为例加以说