绘制随机梯度下降分离超平面

简介

在本实验中，我们将学习如何使用支持向量机（Support Vector Machines，SVM）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）对数据进行分类。SVM是一种强大的分类算法，在机器学习中广泛用于分类和回归分析。SVM背后的思想是找到最佳超平面，将数据以尽可能大的间隔分隔成不同的类别。间隔是超平面与每个类中最近数据点之间的距离。随机梯度下降（SGD）是一种优化算法，用于为SVM算法找到最佳参数。

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Skills Graph

导入必要的库并生成数据

首先，我们需要导入必要的库，并生成一个适合分类的数据集。在这个例子中，我们将使用Scikit-learn中的make_blobs函数生成50个可分离的点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.datasets import make_blobs

## 我们创建50个可分离的点
X, Y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.60)

使用随机梯度下降训练支持向量机模型

接下来，我们需要使用随机梯度下降来训练支持向量机模型。我们将使用Scikit-learn中的SGDClassifier类来训练模型。我们将把loss参数设置为“hinge”以使用支持向量机算法，并将alpha参数设置为0.01来控制正则化强度。我们还将把max_iter参数设置为200以限制迭代次数。

## 拟合模型
clf = SGDClassifier(loss="hinge", alpha=0.01, max_iter=200)
clf.fit(X, Y)

绘制最大间隔分离超平面

最后，我们可以绘制使用随机梯度下降的支持向量机算法得到的最大间隔分离超平面。我们将使用np.meshgrid创建一个点网格，然后使用支持向量机模型的decision_function方法为网格上的每个点计算决策函数。然后，我们将使用plt.contour绘制决策边界，并使用plt.scatter绘制数据点。

## 绘制直线、点以及到平面的最近向量
xx = np.linspace(-1, 5, 10)
yy = np.linspace(-1, 5, 10)

X1, X2 = np.meshgrid(xx, yy)
Z = np.empty(X1.shape)
for (i, j), val in np.ndenumerate(X1):
    x1 = val
    x2 = X2[i, j]
    p = clf.decision_function([[x1, x2]])
    Z[i, j] = p[0]
levels = [-1.0, 0.0, 1.0]
linestyles = ["dashed", "solid", "dashed"]
colors = "k"
plt.contour(X1, X2, Z, levels, colors=colors, linestyles=linestyles)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap=plt.cm.Paired, edgecolor="black", s=20)

plt.axis("tight")
plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用支持向量机（Support Vector Machines，SVM）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）对数据进行分类。我们生成了一个适合分类的数据集，使用随机梯度下降训练了支持向量机模型，并绘制了最大间隔分离超平面。支持向量机是一种强大的分类算法，在机器学习中广泛用于分类和回归分析。支持向量机背后的思想是找到最佳超平面，将数据以尽可能大的间隔分隔成不同的类别。随机梯度下降（SGD）是一种优化算法，用于为支持向量机算法找到最佳参数。