💻 SVM基础概念&Python无框架实战 📈
导读 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。它通过寻找最优超平面将数据划分为不
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务。它通过寻找最优超平面将数据划分为不同类别，同时最大化间隔，确保模型具有良好的泛化能力。核心思想在于构造一个决策边界，使两类样本尽可能分开，并利用核函数处理非线性问题。
动手实践是掌握SVM的关键！以下用纯Python实现了一个简单的二分类SVM，无需依赖任何高级框架如scikit-learn。我们首先定义损失函数和梯度下降优化策略，接着加载数据并训练模型，最后可视化结果。虽然代码简单，但能够帮助理解SVM背后的数学原理与逻辑。🌟
💡 小贴士：即使没有复杂的工具包，只要明确目标函数，就能轻松构建自己的SVM模型！快来试试吧~
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