SVM算法Python实现

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# SVM: support vector machine
# Author : zouxy
# Date   : 2013-12-12
# HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09
# Email  : zouxy09@qq.com
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from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt 


# calulate kernel value
def calcKernelValue（matrix_x sample_x kernelOption）:
	kernelType = kernelOption[0]
	numSamples = matrix_x.shape[0]
	kernelValue = mat（zeros（（numSamples 1）））
	
	if kernelType == ‘linear‘:
		kernelValue = matrix_x * sample_x.T
	elif kernelType == ‘rbf‘:
		sigma = kernelOption[1]
		if sigma == 0:
			sigma = 1.0
		for i in xrange（numSamples）:
			diff = matrix_x[i :] - sample_x
			kernelValue[i] = exp（diff * diff.T / （-2.0 * sigma**2））
	els