📚SVM算法及Python实现✨

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于分类与回归任务。核心在于找到最优的超平面，将不同类别的数据分隔开。在SVM中，点到超平面的距离是衡量模型鲁棒性的重要指标之一。

在Python中实现SVM并不复杂，借助`scikit-learn`库即可快速构建模型。代码如下：

```python

from sklearn import svm

X = [[0, 0], [1, 1]] 样本数据

y = [0, 1] 分类标签

clf = svm.SVC(kernel='linear')

clf.fit(X, y)

```

计算点到超平面的距离时，公式为：

$$ d = \frac{|w \cdot x + b|}{||w||} $$

其中\( w \)是权值向量，\( b \)是偏置，\( x \)是待测点。通过这一公式，可以评估模型对异常点的敏感度。💡

掌握SVM原理和Python实现后，不仅能解决实际问题，还能进一步探索深度学习领域。💪

机器学习 Python SVM