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svm实验报告总结SVM实验报告总结支持向量机(SVM)是一种常用的机器学习算法，它在模式识别、分类、回归等领域有着广泛的应用。
本文将对SVM算法进行实验，旨在探究SVM算法的原理、应用和优缺点。
一、实验原理SVM的基本思想是将低维度的数据映射到高维度的空间中，从而使数据在高维空间中更容易被线性分隔。
SVM算法的核心是支持向量，这些支持向量是距离分类决策边界最近的数据点。
SVM通过找到这些支持向量来建立分类器，从而实现数据分类。
二、实验步骤1. 数据预处理本实验使用的数据集是Iris花卉数据集，该数据集包含了三种不同种类的花朵，每种花朵有四个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
首先需要将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型时进行验证。
2. 模型训练本实验使用Python中的sklearn库来构建SVM分类器。
首先需要选择SVM的核函数，有线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。
在本实验中，我们选择径向基核函数作为SVM的核函数。
接着需要设置SVM的参数，包括C值和gamma值。
C值是惩罚系数，用于平衡模型的分类精度和泛化能力；gamma值是径向基函数的系数，用于控制支持向量的影响范围。
3. 模型评估本实验使用准确率和混淆矩阵来评估模型的性能。
准确率是指模型在测试集上的分类精度，而混淆矩阵则可以用来分析模型在不同类别上的分类情况。
三、实验结果本实验使用径向基核函数的SVM分类器在Iris数据集上进行了实验。
实验结果表明，SVM分类器的准确率达到了97.78%，同时在混淆矩阵中也可以看出模型在不同花朵种类上的分类情况。
实验结果表明，SVM分类器在分类问题上有着较好的表现。
四、实验总结SVM算法是一种常用的机器学习算法，它在模式识别、分类、回归等领域有着广泛的应用。
本实验通过对Iris数据集的实验，探究了SVM算法的原理、应用和优缺点。
实验结果表明，在SVM算法中，径向基核函数是一种比较适用的核函数，在设置SVM参数时需要平衡模型的分类精度和泛化能力。
实验报告实验名称：机器学习:线性支持向量机算法实现学员: 张麻子学号: *＊***＊＊**** 培养类型：硕士年级：专业：所属学院：计算机学院指导教员：＊＊＊＊** 职称：副教授实验室:实验日期:ﻬ一、实验目得与要求实验目得:验证SVM(支持向量机）机器学习算法学习情况要求：自主完成。
二、实验内容与原理支持向量机（Support Ｖecｔｏr Maｃｈine,SVM）得基本模型就是在特征空间上找到最佳得分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。
SVＭ就是用来解决二分类问题得有监督学习算法。
通过引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。
但本次实验只针对线性二分类问题。
ＳVM算法分割原则：最小间距最大化，即找距离分割超平面最近得有效点距离超平面距离与最大。
对于线性问题：假设存在超平面可最优分割样本集为两类,则样本集到超平面距离为：需压求取：由于该问题为对偶问题，可变换为:可用拉格朗日乘数法求解。
但由于本实验中得数据集不可以完美得分为两类，即存在躁点。
可引入正则化参数Ｃ,用来调节模型得复杂度与训练误差。
作出对应得拉格朗日乘式：对应得ＫKT条件为：故得出需求解得对偶问题:本次实验使用python编译器，编写程序，数据集共有２７０个案例，挑选其中70％作为训练数据,剩下30％作为测试数据。
进行了两个实验,一个就是取Ｃ值为１，直接进行ＳＶM训练;另外一个就是利用交叉验证方法,求取在前面情况下得最优Ｃ值.三、实验器材实验环境:windowｓ7操作系统+pytｈon编译器。
四、实验数据(关键源码附后)实验数据:来自ＵCI机器学习数据库,以Hｅart Disease数据集为例。
五、操作方法与实验步骤１、选取Ｃ＝1，训练比例７：3，利用pyｔｈon库sｋleａrｎ下得SVM（)函数进行训练,后对测试集进行测试；2、选取训练比例7：3，Ｃ＝nｐ、linspace（０、０001，1，30)}。
利用交叉验证方法求出Ｃ值得最优解。
SVM实验报告1. 背景支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题，特别是二分类问题。
SVM的基本思想是通过找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
该算法在模式识别、图像分割、文本分类等领域都有较好的性能。
2. 分析2.1 数据集本次实验使用了鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集是机器学习中应用非常广泛的数据集之一，包含了三种不同的鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica）的样本，每类样本50个。
2.2 SVM算法SVM算法的核心在于寻找一个最优的超平面，使得不同类别的样本点到超平面的距离最大化。
其决策函数可以表示为：f(x)=sign(w T x+b)其中，w是超平面的法向量，b是超平面的截距。
SVM算法通过构建拉格朗日函数并求解对偶问题，可以得到超平面的参数。
2.3 实验步骤本次实验的具体步骤如下：1.加载数据集：使用机器学习库中的函数加载鸢尾花数据集。
2.数据预处理：对数据进行标准化处理，以便提高模型的训练效果。
3.划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
4.训练模型：使用训练集对SVM模型进行训练。
5.模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。
6.结果分析：根据评估结果对模型进行分析，并提出相应的建议。
3. 结果经过实验，得到了以下结果：1.样本标准化前的准确率为82%，样本标准化后的准确率提升到96%。
2.在训练集上的准确率高于测试集，表明模型存在轻微的过拟合。
3.SVM模型在鸢尾花数据集上表现良好，能够对三种鸢尾花进行有效分类。
4. 建议根据实验结果，可以针对模型的性能提出以下建议：1.考虑增加更多的训练样本，以减小模型的过拟合现象。
2.尝试调整超参数，如正则化参数C和核函数参数等，以提高模型的泛化能力。
3.可以尝试使用其他优化算法，如随机梯度下降法等，以加快模型的训练速度。
svm新闻实验报告
SVM新闻实验报告
在当今信息爆炸的时代，新闻报道是人们获取信息的重要途径之一。
然而，随
着新闻数量的不断增加，如何有效地对新闻进行分类和筛选成为了一个亟待解
决的问题。
支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于
文本分类和情感分析等领域。
本文将介绍一项针对新闻分类的SVM实验报告，以探讨其在新闻领域的应用效果。
首先，我们收集了包括政治、经济、体育、娱乐等多个领域的新闻数据，并对
其进行了预处理和特征提取。
接着，我们利用SVM算法对这些新闻进行分类，并对分类结果进行了评估和分析。
实验结果表明，SVM在新闻分类任务中表现
出色，具有较高的准确率和泛化能力。
尤其是在面对大规模的新闻数据时，SVM能够高效地进行分类，为用户提供精准的信息筛选服务。
此外，我们还对SVM算法进行了参数调优和模型优化，并与其他常见的分类算法进行了比较。
结果显示，SVM在新闻分类任务中具有明显的优势，其分类效
果明显优于其他算法。
这表明SVM在新闻领域具有广阔的应用前景，可以为新闻媒体和用户提供更加智能化的信息服务。
总的来说，本次SVM新闻实验报告证明了SVM算法在新闻分类领域的有效性
和优越性，为新闻媒体和信息消费者提供了更加智能化和个性化的信息服务。
随着人工智能技术的不断发展，相信SVM算法在新闻领域的应用将会更加广泛，为人们获取和筛选新闻信息带来更多便利和效率。
机器学习——⽀持向量机（SVM）之拉格朗⽇乘⼦法，KKT条件以及简化版SMO算法分析SVM有很多实现，现在只关注其中最流⾏的⼀种实现，即序列最⼩优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介绍如何使⽤⼀种核函数（kernel）的⽅式将SVM扩展到更多的数据集上。
1.基于最⼤间隔分隔数据⼏个概念：1.线性可分（linearly separable）：对于图6-1中的圆形点和⽅形点，如果很容易就可以在图中画出⼀条直线将两组数据点分开，就称这组数据为线性可分数据2.分隔超平⾯（separating hyperplane）：将数据集分隔开来的直线称为分隔超平⾯3.如果数据集是1024维的，那么就需要⼀个1023维的超平⾯来对数据进⾏分隔4.间隔（margin）：数据点到分隔⾯的距离称为间隔5.⽀持向量（support vector）:离分隔超平⾯最近的那些点⽀持向量机的优点：泛化错误率低，计算开销不⼤，结果易解释⽀持向量机的缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适⽤于处理⼆类问题适⽤数据类型：数值型和标称型数据2.寻找最⼤间隔如何求解数据集的最佳分隔直线？分隔超平⾯的形式可以写成其中 w = (w1,w2,w3...wd)为法向量，决定了超平⾯的⽅向，其中d等于数据的维度，这很好理解，假设⼆维的(x1,x2)点可以被 ax+b=0 分隔，这⾥⾯直线 ax+b=0 是⼀维的，但是这⾥⾯a和x都是⼆维的b为位移项，决定了超平⾯与原点之间的距离对于图6-3中A点到分隔直线的距离为表⽰向量的模，，w与w共轭的内积再开⽅假设超平⾯（w,b）能将训练样本正确分类，即对于 ,有则两个异类⽀持向量到超平⾯的距离之和为欲找到具有“最⼤间隔（maximum margin）”的划分超平⾯，也就是要找到能满⾜中约束的参数w和b，使得最⼤，即 ，其中约束条件为 s.t. ，其实这个约束条件就是把两个不等式合并成了⼀个显然，为了最⼤化间隔，仅需最⼤化，这等价于最⼩化，于是上式可重写为 ，其中约束条件为 s.t.这就是⽀持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的基本型对于这类带有不等式约束的最优化问题，可以使⽤拉格朗⽇乘⼦法（Lagrange Multiplier）对其进⾏求解。
支持向量机支持向量机模型选择研究摘要: 统计学习理论为系统地研究有限样本情况下的机器学习问题提供了一套比较完整的理论体系。
支持向量机(suPportvectorMachine,SVM) 是在该理论体系下产生的一种新的机器学习方法它能较好地解决小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题, 具有很强的泛化能力。
支持向量机目前已经广泛地应用于模式识别、回归估计、概率密度估计等各个领域。
不仅如此, 支持向量机的出现推动了基于核的学习方法(Kernel-based Learning Methods)的迅速发展, 该方法使得研究人员能够高效地分析非线性关系, 而这种高效率原先只有线性算法才能得到。
目前, 以支持向量机为主要代表的核方法是机器学习领域研究的焦点课题之一。
众所周知, 支持向量机的性能主要取决于两个因素:(1) 核函数的选择;(2) 惩罚系数(正则化参数)C的选择。
对于具体的问题,如何确定SVM中的核函数与惩罚系数就是所谓的模型选择问题。
模型选择,尤其是核函数的选择是支持向量机研究的中心内容之一。
本文针对模型选择问题,特别是核函数的选择问题进行了较为深入的研究。
其中主要的内容如下:1. 系统地归纳总结了统计学习理论、核函数特征空间和支持向量机的有关理论与算法。
2. 研究了SVM参数的基本语义,指出数据集中的不同特征和不同样本对分类结果的影响可以分别由核参数和惩罚系数来刻画,从而样木重要性和特征重要性的考察可以归结到SVM的模型选择问题来研究。
在对样本加权svM莫型（例如模糊SVM分析的基础上,运用了特征加权svM莫型, 即FWSVM本质上就是SVM与特征加权的结合。
3,在系统归纳总结SVM莫型选择。
尤其是核函数参数选择的常用方法（例如交叉验证技术、最小化LOO M差及其上界、优化核评估标准）。
关键词:机器学习;莫式分类;支持向量机;莫型选择;核函数; 核函数评估支持向量机基础引言机器学习的科学基础之一是统计学。
svm 实验报告SVM 实验报告摘要：支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、文本分类、图像识别等领域。
本实验旨在通过对SVM算法的实验研究，探讨其在不同数据集上的分类性能和泛化能力。
实验结果表明，在合适的参数设置下，SVM算法能够有效地对数据进行分类，并且在处理高维数据和小样本数据方面表现出优异的性能。
本文将详细介绍实验设计、实验数据、实验结果和分析讨论，旨在为读者提供对SVM算法的深入理解和应用指导。
1. 实验设计本实验选取了两个经典的数据集，分别是Iris数据集和MNIST手写数字数据集。
Iris数据集是一个经典的分类数据集，包含了150个样本，分为3类，每类有50个样本，每个样本有4个特征。
MNIST手写数字数据集是一个常用的图像分类数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一张28x28像素的手写数字图片。
在实验中，我们使用Python编程语言和Scikit-learn机器学习库进行实验。
对于Iris数据集，我们将数据集分为训练集和测试集，然后使用SVM算法进行训练和测试。
对于MNIST数据集，我们将数据集进行预处理，然后使用SVM算法进行训练和测试。
2. 实验数据在实验中，我们使用了Iris数据集和MNIST数据集作为实验数据。
Iris数据集是一个经典的分类数据集，包含了150个样本，分为3类，每类有50个样本，每个样本有4个特征。
MNIST手写数字数据集是一个常用的图像分类数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一张28x28像素的手写数字图片。
3. 实验结果在实验中，我们分别对Iris数据集和MNIST数据集进行了实验，得到了如下结果：对于Iris数据集，我们使用SVM算法进行分类，得到了如下结果：在训练集上的准确率为98%，在测试集上的准确率为96%。
对于MNIST数据集，我们使用SVM算法进行分类，得到了如下结果：在训练集上的准确率为98%，在测试集上的准确率为96%。
svm 实验报告SVM实验报告引言支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、图像分类、文本分类等领域。
本篇实验报告将介绍SVM的原理、实验设计和结果分析。
一、SVM原理SVM是一种监督学习算法，其基本思想是通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
在二维空间中，这个超平面就是一条直线，而在多维空间中，这个超平面则是一个超平面。
SVM的目标是使得两个不同类别的样本点离超平面的距离最大化，从而提高分类的准确性。
二、实验设计本次实验使用了一个开源的数据集，该数据集包含了一些花朵的特征数据，共分为三个类别。
首先，我们将数据集划分为训练集和测试集，其中70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。
然后，我们使用Python编程语言中的scikit-learn库来实现SVM算法，并将训练集输入模型进行训练。
最后，使用测试集对模型进行评估，并计算分类的准确率。
三、实验结果分析经过训练和测试，我们得到了如下结果：SVM在测试集上的准确率为90%。
这意味着模型能够正确分类90%的花朵样本。
通过观察分类结果，我们发现SVM对于不同类别的花朵具有较好的区分能力，分类边界清晰。
然而，也存在一些分类错误的情况，可能是由于样本之间的重叠或噪声数据的干扰所导致。
四、结果讨论在本次实验中，我们成功地应用了SVM算法进行花朵分类，并取得了较好的分类准确率。
然而，我们也发现了一些问题。
首先，SVM对于噪声数据和重叠样本的处理能力相对较弱，这可能导致一些错误分类的情况。
其次，SVM的计算复杂度较高，在处理大规模数据时可能会面临一些挑战。
因此，在实际应用中需要对数据进行预处理，如特征选择和降维等，以提高算法的效率和准确性。
五、结论本次实验通过实现SVM算法对花朵数据集进行分类，取得了较好的结果。
SVM 作为一种常用的机器学习算法，在模式识别和分类问题中具有广泛的应用前景。
支持向量机分析范文支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。
它的基本思想是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
支持向量机的原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则（Structural Risk Minimization, SRM）。
在特征空间中，用超平面对训练样本进行分割，并使得各类样本到超平面的距离最大化。
这些离超平面最近的样本点被称为支持向量，它们决定了分类器的边界。
1.可用于线性和非线性分类问题：支持向量机可以通过核函数的使用，将低维的输入映射到高维特征空间中，从而实现对非线性问题的分类。
2.数据维度对算法性能影响较小：由于支持向量机主要关注于支持向量，而其它样本点对算法的影响较小，因此数据维度的增加对算法的性能影响较小。
3.避免了过拟合问题：支持向量机的目标是最大化分类间隔，而不太关注分类准确率，从而避免了过拟合问题。
4.泛化能力强：支持向量机的决策函数只依赖于支持向量，而不依赖于整个数据集，因此具有较强的泛化能力。
1.特征选择和提取：根据问题的特性，选择合适的特征和特征提取方法，将数据转化为数值型的特征向量。
2.核函数选择：根据数据的特点和问题的要求，选择合适的核函数。
常用的核函数有线性核、多项式核和径向基函数核等。
3.模型训练和参数调整：通过求解优化问题，得到最优的超平面和分类决策函数。
支持向量机的训练问题可以通过凸二次规划的方法来解决，并且可以使用现成的优化库来加快计算速度。
4.模型评估和调优：使用测试集对训练好的模型进行评估，并对模型进行调优。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。
虽然支持向量机在理论上和实践中都表现出了很好的性能，但也存在一些局限性：1.对大规模样本和高维数据训练困难：在处理大规模样本和高维数据时，支持向量机的训练时间和空间复杂度较高。
支持向量机实验一、实验目的1、复习支持向量机与支持向量回归相关概念2、使用支持向量机对线性可分数据集进行分类3、使用支持向量回归对有噪声的函数波形进行回归分析二、实验原理支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。
它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
假设某些给定的数据点各自属于两个类别之一，而目标是确定新的数据点属于哪个类别。
数据点被视为P维向量，而我们想知道是否可以用p-1维度的超平面来分开这些点。
这就是所谓的线性分类器。
一个合理的最佳超平面的选择是以最大间隔把两个类别分开的超平面。
图6.1 分类问题支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题，也等价于正则化的损失函数的最小化问题，从理论上说，训练得到的是全局最优解，支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。
支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机(linear support vector machine in linearly separable case)、线性支持向量机(linear support vector machine)以及非线性支持向量机(non-linear support vector machine)。
简单模型是复杂模型的基础，也是复杂模型的特殊情况。
当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化(hard margin maximization),学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化(soft margin maximization),也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为软间隔支持向量机；当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧(kernel trick)及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。
给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在平面上，需要找到一条直线将数据集分割开。
SVM-⽀持向量机总结⼀、SVM简介（⼀）Support Vector Machine1. ⽀持向量机（SVM：Support Vector Machine）是机器学习中常见的⼀种分类算法。
2. 线性分类器，也可以叫做感知机，其中机表⽰的是⼀种算法。
3. 在实际应⽤中，我们往往遇到这样的问题： 给定⼀些数据点，它们分别属于两个不同的类。
我们现在要找到⼀个线性分类器把这些数据分成AB两类。
最简单的办法当然是，画⼀条线，然后将它们分成两类。
线的⼀侧，属于A类，另⼀侧，则属于B类。
SVM算法可以让我们找到这样⼀个最佳的线（超平⾯），来划分数据。
相⽐于KNN之类的算法，SVM算法只需要计算⼀次，得出最佳线（超平⾯）即可。
⾯对测试数据，只需要判断数据点落在线的哪⼀侧，就可以知道该数据点所属分类了。
⽐起KNN每次都需要计算⼀遍邻居点的分类，SVM算法显得简单⽆⽐。
（⼆）Sklearn参数详解—SVM1 sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)penalty:正则化参数，L1和L2两种参数可选，仅LinearSVC有。
loss:损失函数，有‘hinge’和‘squared_hinge’两种可选，前者⼜称L1损失，后者称为L2损失，默认是是’squared_hinge’，其中hinge是SVM的标准损失，squared_hinge是hinge的平⽅。
dual:是否转化为对偶问题求解，默认是True。
支持向量机（SVM）及其在心电图（ECG）分类识
别中的应用的开题报告
1. 研究背景
心电图（electrocardiogram, ECG）是评估心脏健康和疾病的重要工具。
ECG是一种测量心脏电活动的方法，可以识别心脏病和其他心血管疾病。
ECG分类识别对于预防和治疗心脏疾病非常重要。
支持向量机（support vector machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，已被广泛应用于ECG分类识别领域。
2. 研究目的
本文旨在探索SVM在ECG分类识别中的应用，具体研究目的包括：
（1）分析SVM算法的基本原理及特点；
（2）总结SVM在ECG分类识别中的应用现状；
（3）结合现有研究，分析SVM在ECG分类识别中的性能表现及优劣；
（4）探讨SVM在ECG分类识别中的应用前景及发展方向。
3. 研究内容和方法
本研究将主要以文献综述和实验分析相结合的方式进行。
具体研究内容包括：
（1）支持向量机算法的基本原理及特点，包括线性SVM和非线性SVM；
（2）总结SVM在ECG分类识别中的应用现状，包括已有研究的分类任务、数据集、分类方法及其性能表现等；
（3）以公开数据集为例，通过实验分析比较SVM与其他机器学习算法在ECG分类识别任务中的性能表现；
（4）分析SVM在ECG分类识别中的应用前景及可能存在的问题，探讨未来研究的方向和重点。
4. 研究意义
本文将有助于深入了解SVM算法及其在ECG分类识别中的应用现状和性能表现，为其进一步推广和应用提供参考。
同时，本研究还可以为心脏疾病预防和治疗提供支持与指导。
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==svm算法实验实验报告篇一：SVM 实验报告SVM分类算法一、数据源说明1、数据源说远和理解：采用的实验数据源为第6组：The Insurance Company Benchmark (COIL 201X) TICDATA201X.txt: 这个数据集用来训练和检验预测模型，并且建立了一个5822个客户的记录的描述。
每个记录由86个属性组成，包含社会人口数据（属性1-43）和产品的所有关系（属性44-86 ）。
社会人口数据是由派生邮政编码派生而来的，生活在具有相同邮政编码地区的所有客户都具有相同的社会人口属性。
第86个属性：“大篷车：家庭移动政策” ，是我们的目标变量。
共有5822条记录，根据要求，全部用来训练。
TICEVAL201X.txt: 这个数据集是需要预测（ 4000个客户记录）的数据集。
它和TICDATA201X.txt它具有相同的格式，只是没有最后一列的目标记录。
我们只希望返回预测目标的列表集，所有数据集都用制表符进行分隔。
共有4003（自己加了三条数据），根据要求，用来做预测。
TICTGTS201X.txt：最终的目标评估数据。
这是一个实际情况下的目标数据，将与我们预测的结果进行校验。
我们的预测结果将放在result.txt文件中。
数据集理解：本实验任务可以理解为分类问题，即分为2类，也就是数据源的第86列，可以分为0、1两类。
我们首先需要对TICDATA201X.txt进行训练，生成model，再根据model进行预测。
2、数据清理代码中需要对数据集进行缩放的目的在于：A、避免一些特征值范围过大而另一些特征值范围过小；B、避免在训练时为了计算核函数而计算内积的时候引起数值计算的困难。
因此，通常将数据缩放到 [ -1,1] 或者是 [0,1] 之间。
实验报告
实验名称：机器学习：线性支持向量机算法实现
学员：张麻子学号： *********** 培养类型：硕士年级：
专业：所属学院：计算机学院
指导教员： ****** 职称：副教授
实验室：实验日期：
一、实验目的和要求
实验目的：验证SVM（支持向量机）机器学习算法学习情况
要求：自主完成。
二、实验内容和原理
支持向量机（Support V ector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。
SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法。
通过引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。
但本次实验只针对线性二分类问题。
SVM算法分割原则：最小间距最大化，即找距离分割超平面最近的有效点距离超平面距离和最大。
对于线性问题：
w T x+b=0
假设存在超平面可最优分割样本集为两类，则样本集到超平面距离为：
ρ = min{|w T x+b|
||w||
}=
a
||w||
需压求取：
max
a ||w||
s.t. y i(w T x+b)≥a 由于该问题为对偶问题，可变换为：
min 1
2
||w||2
s.t. y i(w T x+b)≥1
可用拉格朗日乘数法求解。
但由于本实验中的数据集不可以完美的分为两类，即存在躁点。
可引入正则化参数Ｃ，用来调节模型的复杂度和训练误差。
min 1
2
||w||2+C∑εi
s.t. y i(w T x+b)≥1−εi,εi>0
作出对应的拉格朗日乘式：
对应的ＫＫＴ条件为：
故得出需求解的对偶问题：
{min 12∑∑αi αj y i y j (x i T x j )−∑αi s.t. ∑αi y j = 0 , C≥αi ≥0,
本次实验使用python 编译器，编写程序，数据集共有２７０个案例，挑选其中70%作为训练数据，剩下30%作为测试数据。
进行了两个实验，一个是取Ｃ值为１，直接进行ＳＶＭ训练；另外一个是利用交叉验证方法，求取在前面情况下的最优Ｃ值。
三、实验器材
实验环境：windows7操作系统+python 编译器。
四、实验数据（关键源码附后）
实验数据：来自UCI 机器学习数据库，以Heart Disease 数据集为例。
五、操作方法与实验步骤
１、选取Ｃ＝１，训练比例７：３，利用python 库sklearn 下的SVM()
函数进
行训练，后对测试集进行测试；
２、选取训练比例７：３，Ｃ＝np.linspace(0.0001, 1, 30)}。
利用交叉验证方法求出Ｃ值的最优解。
六、实验结果与分析
实验一得出结果：
可见，训练集的正确率是0.8677248677248677，小于１，说明训练集存在躁点，需要选择性的排出，才能得到较好的训练效果，测试集正确率达到了0.8271604938271605，还须进一步提高。
实验二得出结果：
可见，在上述情况下，当Ｃ＝0.06905862068965518时，可得到较好的训练效果。
七、问题与建议 (可选)
本次实验只是对ＳＶＭ在线性空间的应用，还有非线性问题，多分类问题等。
通过研究了解到，对于非线性问题，需要加入核函数；对于多分类问题，需要重新调整模型
八、附录（源代码）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
def LoadData(path):
data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=' ')
return data
def Once_SVM(data, c=0.1, train_rate=0.7):
x, y = np.split(data, (13,), axis=1)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,
random_state=0, train_size=train_rate)
clf = svm.SVC(C=c, kernel='linear', decision_function_shape='ovo') clf.fit(x_train, y_train.ravel())
print(u'C值: ', c)
print(u'训练集正确率: ', clf.score(x_train, y_train)) # 精度
print(u'测试集正确率: ', clf.score(x_test, y_test))
print(u'测试集预测结果：')
y_hat = clf.predict(x_test)
print(y_hat)
print(u'测试集真实结果：')
print(y_test.T)
def CrossValidation_SVM(data, train_rate=0.7):
x, y = np.split(data, (13,), axis=1)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,
random_state=0, train_size=train_rate)
tuned_parameters = [{'kernel': ['linear'], 'C': np.linspace(0.0001, 1, 30)}]
# 构造这个GridSearch的分类器,5-fold
clf = GridSearchCV(svm.SVC(), tuned_parameters, cv=5,
scoring='accuracy')
clf.fit(x_train, y_train.ravel())
print(u'最优参数：')
print(clf.best_params_)
y_true, y_pred = y_test, clf.predict(x_test)
print(classification_report(y_true, y_pred))
if __name__ == '__main__':
data = LoadData(u'D:/研究生课程/机器学习/ML_data/heart.dat')
Once_SVM(data, 1, 0.7)
CrossValidation_SVM(data, 0.7)。
