之前对机器学习的理解，仅仅停留在书本上的推导公式，或者对一些开源工具的使用上。高大上的机器学习究竟如何训练、怎样预测的，对我们来说就像是一个黑盒充满神秘。今天，我们就以经典的机器学习算法SVM为例，抛开各种实际处理上的tricky, 实现一个简单纯洁的SVM，用CODING说话，揭开SVM的神秘面纱，让机器学习的过程更加接地气！

原理就不多说了：hinge损失函数+L2正则化+梯度下降，Python代码如下svm.py【注意，为了减少代码量，替身阅读效率，省掉了很多鲁棒性检测的代码】：

#!/usr/bin/python
#coding=utf8
import sys;
import random;
import math;
EPS = 0.000000001 # 很小的数字，用于判断浮点数是否等于0

def load_data(filename, data, dim):
	'''
	输入数据格式: label\tindex1:value1\tindex2:value2\tindex3:value3..., 其中index是特征的编号, 从1开始
	data的数据格式: [[label, sample],[label, sample], ...],  其中sample: [v0, v1, v2, v3, ..., v[dim]]
	''' 
	for line in open(filename, 'rt'):
		sample = [0.0 for v in range(0, dim + 1)]; 
		line = line.rstrip("\r\n\t ");
		fields = line.split("\t");
		label = int(fields[0]); # LABEL取值: 1 or -1
		sample[0] = 1.0; #sample第一个元素用于存x0特征, 默认置为1.0[方便把 WX+b => WX]
		for field in fields[1:]:
			kv = field.split(":");
			idx = int(kv[0]); # ensure idx >= 1
			val = float(kv[1]);
			sample[idx] = val;
		data.append((label, sample));
	
def svm_train(data4train, dim, W, iterations, lm, lr):
	'''
	目标函数: obj(<X,y>, W) = (对所有<X,y>SUM{max{0, 1 - W*X*y}}) + lm / 2 * ||W||^2, 即：hinge+L2
	'''
	X = [0.0 for v in range(0, dim + 1)]; # <sample, label> => <X, y>
	grad = [0.0 for v in range(0, dim + 1)]; # 梯度
	num_train = len(data4train);
	for i in range(0, iterations):
		#每次迭代随机选择一个训练样本
		index = random.randint(0, num_train - 1);
		y = data4train[index][0]; # y其实就是label
		for j in range(0, dim + 1):
			X[j] = data4train[index][1][j];# sample的vj
		
		#计算梯度
		#for j in range(0, dim + 1):
		#	grad = lm * W[j];
		WX = 0.0;
		for j in range(0, dim + 1):
			WX += W[j] * X[j];
		if 1 - WX *y > 0:
			for j in range(0, dim + 1):
				grad[j] = lm * W[j] - X[j] * y;
		else:  # 1-WX *y <= 0的时候，目标函数的前半部分恒等于0, 梯度也是0
			for j in range(0, dim + 1):
				grad[j] = lm * W[j] - 0;

		
		#更新权重, lr是学习速率
		for j in range(0, dim + 1):
			W[j] = W[j] - lr * grad[j];

def svm_predict(data4test, dim , W):
	num_test = len(data4test);
	num_correct = 0;
	for i in range(0, num_test):
		target = data4test[i][0]; #即label
		X = data4test[i][1]; # 即sample
		sum = 0.0;
		for j in range(0, dim + 1):
			sum += X[j] * W[j];
		predict = -1;
		#print sum;
		if sum > 0:  #权值>0，认为目标值为1
			predict = 1;
		if predict * target > 0: #预测值和目标值符号相同
			num_correct += 1;
	
	return num_correct * 1.0 / num_test;	

if __name__ == "__main__":
	'''
	主函数：设置参数=>导入数据=>训练=>输出结果
	'''
	#设置参数
	epochs = 100;		#迭代轮数
	iterations = 10;	#每一轮中梯度下降迭代次数, 这个其实可以和epochs合并为一个参数
	data4train = []; 	#训练集, 假设每个样本的特征数量都一样
	data4test = []; 	#测试集, 假设每个样本的特征数量都一样
	lm = 0.0001; 		#lambda, 对权值做正则化限制的权重
	lr = 0.01;   		#lr, 是学习速率，用于调整训练收敛的速度
	dim = 1000;		#dim, 特征的最大维度, 所有样本不同特征总数
	W = [0.0 for v in range(0, dim + 1)]; #权值
	#导入测试集&训练集
	load_data("train.txt", data4train, dim);
	load_data("test.txt", data4test, dim);
	#训练, 实际迭代次数=epochs * iterations
	for i in range(0, epochs):
		svm_train(data4train, dim, W, iterations, lm, lr);
		accuracy = svm_predict(data4test, dim, W);
		print "epoch:%d\taccuracy:%f"%(i, accuracy);
	#输出结果权值	
	for i in range(0, dim + 1):
		if math.fabs(W[i]) > EPS:
			print "%d\t%f"%(i, W[i]);	
	sys.exit(0);

附:手工编的少量测试集和训练集数据：train test, 非常简陋的数据，可以简单用作测试。

运行python svm.py, 运行结果:

参考：飞旋的世界SVM的C代码实现，做了一些修正。