💻 Python支持向量机(SVM)实例_pytorch 支持向量机 🚀

近年来，机器学习领域中的支持向量机（SVM）因其强大的分类能力而备受关注。尤其是在处理非线性数据时，SVM通过核函数可以实现高维空间中的线性划分。今天，让我们用Python结合PyTorch来实践一个简单的SVM实例吧！🌟

首先，我们需要安装必要的库：`pip install torch torchvision numpy`。接着，准备你的数据集，比如一些二维点，分为两类。利用PyTorch构建模型时，你可以定义一个简单的线性层，配合损失函数如Hinge Loss来模拟传统SVM的行为。训练过程中，使用梯度下降优化参数，让模型学会区分不同类别的点。💪

值得注意的是，虽然PyTorch主要用于深度学习，但通过自定义损失函数和优化器，我们依然能够实现经典的机器学习算法，这不仅拓宽了工具的应用范围，还增强了代码的灵活性。🎉

最后，记得可视化结果，观察模型分割超平面是否合理。如果数据是非线性的，不妨尝试添加多项式或RBF核函数，看看效果如何！🌈

机器学习 PyTorch SVM