目录

1.算法原理

【智能算法】麻雀搜索算法（SSA）原理及实现

2.SVM原理

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。

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SVM的主要目标是找到一个最佳的超平面，可以将不同类别的样本分开，并且使得两个类别的样本之间的间隔最大化。

详细原理推导可见：看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我

SVM中参数c 和g是两个重要的超参数，它们分别用于控制模型的复杂度和核函数的宽度。

  • c是SVM 中的正则化参数，影响了支持向量与决策平面之间的距离
  • g是对低维的样本进行高度度映射

目标函数定定义:
f i t n e s s = e r r t e s t (1) fitness=err_{test}\tag{1} fitness=errtest​(1)

3.结果展示

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4.参考文献

[1] 史峰, 王辉, 郁磊. MATLAB 智能算法 30 个案例分析[J]. 2011.
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/49331510

5.代码获取

# 支持向量机 # 分类
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