【Pytroch】基于支持向量機算法的數據分類預測（Excel可直接替換數據）
- 1.模型原理
- 2.數學公式
- 3.文件結構
- 4.Excel數據
- 5.下載地址
- 6.完整代碼
- 7.運行結果
1.模型原理
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種強大的監督學習算法，用于二分類和多分類問題。它的主要思想是找到一個最優的超平面，可以在特征空間中將不同類別的數據點分隔開。
下面是使用PyTorch實現支持向量機算法的基本步驟和原理：
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數據準備： 首先，你需要準備你的訓練數據。每個數據點應該具有特征（Feature）和對應的標簽（Label）。特征是用于描述數據點的屬性，標簽是數據點所屬的類別。
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數據預處理： 根據SVM的原理，數據點需要線性可分。因此，你可能需要進行一些數據預處理，如特征縮放或標準化，以確保數據線性可分。
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定義模型： 在PyTorch中，你可以定義一個支持向量機模型作為一個線性模型，例如使用
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