在 Go 语言中实现支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 算法,可以基于二次规划 (Quadratic Programming, QP) 的数学原理实现,也可以使用一些已有的库来简化开发流程。SVM 算法的核心思想是通过最大化两个类别之间的间隔,找到一个最佳的超平面来将数据分类。
我们可以选择自己从头实现算法,或者借助开源库如 gorgonia 或 goml 来帮助我们实现机器学习模型。
基于 Go 语言手动实现简单的线性 SVM
下面是一个简化的线性支持向量机实现,使用随机梯度下降法 (SGD) 来优化目标函数。
package main
import (
"fmt"
"math"
)
// 定义超参数
const (
C = 1.0 // 正则化参数
epochs = 1000 // 迭代次数
lr = 0.001 // 学习率
)
// 定义数据结构
type SVM struct {
Weights []float64 // 权重
Bias float64 // 偏置
}
// 初始化 SVM
func NewSVM(nFeatures int) *SVM {
return &SVM{
Weights: make([]float64, nFeatures),
Bias: 0.0,
}
}
// 符号函数,用于判断数据点是否在超平面的一侧
func sign(x float64) int {
if x >= 0 {
return 1
}
return -1
}
// 训练 SVM
func (svm *SVM) Train(X [][]float64, y []int) {
nSamples := len(X)
nFeatures := len(X[0])
for epoch := 0; epoch < epochs; epoch++ {
for i := 0; i < nSamples; i++ {
var prediction float64
for j := 0; j < nFeatures; j++ {
prediction += svm.Weights[j] * X[i][j]
}
prediction += svm.Bias
if float64(y[i])*prediction < 1 {
// 更新权重和偏置
for j := 0; j < nFeatures; j++ {
svm.Weights[j] += lr * (float64(y[i])*X[i][j] - 2*C*svm.Weights[j])
}
svm.Bias += lr * float64(y[i])
} else {
// 仅更新正则项
for j := 0; j < nFeatures; j++ {
svm.Weights[j] += -lr * 2 * C * svm.Weights[j]
}
}
}
}
}
// 使用 SVM 进行预测
func (svm *SVM) Predict(X []float64) int {
var prediction float64
for i := 0; i < len(X); i++ {
prediction += svm.Weights[i] * X[i]
}
prediction += svm.Bias
return sign(prediction)
}
func main() {
// 定义训练数据 (简单的二分类)
X := [][]float64{
{1, 2},
{2, 3},
{3, 3},
{2, 1},
{3, 2},
}
y := []int{1, 1, 1, -1, -1}
// 初始化 SVM
svm := NewSVM(len(X[0]))
// 训练 SVM
svm.Train(X, y)
// 测试数据
testData := []float64{2, 2}
prediction := svm.Predict(testData)
fmt.Printf("Prediction for point %v: %d\n", testData, prediction)
}
代码解析
- 数据结构 :定义了
SVM
结构体,包括权重和偏置。 - 训练过程:使用随机梯度下降法,逐步更新权重和偏置。
- 正则化参数 C:用于防止过拟合,调整对误分类的惩罚力度。
- 预测:通过将新数据点代入超平面的方程,判断其符号以分类。
依赖的库
如果需要更加复杂的功能或非线性 SVM,可以使用现有的库:
- goml :
github.com/cdipaolo/goml
支持 SVM 和其他机器学习算法。 - Gorgonia :
github.com/gorgonia/gorgonia
是 Go 的深度学习库,适合更复杂的优化任务。
这个实现是线性的,并且只考虑二分类。如果需要处理非线性问题,可以结合核函数 (Kernel Trick) 来扩展模型。