Für meinen Bioinformatik-Kurs muss ich einen SVM von Grund auf implementieren. Kannst du mir eine grobe TO-DO-Liste geben, welche Schritte ich berücksichtigen muss?
Natürlich, hier ist eine grobe TO-DO-Liste für die Implementierung eines SVM von Grund auf:

1. Datenvorbereitung: Daten sammeln und vorverarbeiten, einschließlich Bereinigung, Normalisierung, Merkmalsauswahl und Aufteilung in Trainings- und Testsets.
    
2. Merkmalsdarstellung: Jede Instanz im Datensatz als Vektor von Merkmalen darstellen, entweder durch manuelle Erstellung oder Verwendung automatischer Merkmalsextraktionstechniken.
    
3. Modelltraining: Implementierung des SVM-Lernalgorithmus, wie zum Beispiel des Sequential Minimal Optimization (SMO) oder des stochastischen Gradientenabstiegs (SGD)-Algorithmus, um die Entscheidungsgrenze zu lernen, die die beiden Klassen mit dem größtmöglichen Abstand trennt.
    
4. Modelltest: Verwendung des trainierten SVM-Modells zur Klassifizierung neuer Instanzen und Bewertung seiner Leistung anhand geeigneter Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score oder Fläche unter der ROC-Kurve.
    
5. Hyperparameterabstimmung: Abstimmung der Hyperparameter des SVM-Modells, wie des Regularisierungsparameters C, des Kernel-Funktionstyps und seiner Parameter, unter Verwendung von Kreuzvalidierung oder Rastersuche-Techniken.
    
6. Optimierung: Optimierung der Implementierung des SVM-Algorithmus für Effizienz und Skalierbarkeit, wie Verwendung von dünnen Datenstrukturen, parallele Verarbeitung oder GPU-Beschleunigung.
    
7. Visualisierung: Visualisierung der Entscheidungsgrenze und der Stützvektoren im 2D- oder 3D-Raum, um Einblicke in das gelernte Modell zu gewinnen.
    
8. Dokumentation und Präsentation: Verfassen eines Berichts, der die SVM-Implementierung, ihre Leistung und ihre Einschränkungen sowie die Designentscheidungen und Herausforderungen während des Projekts beschreibt. Präsentieren Sie Ihre Arbeit vor der Klasse und seien Sie bereit, Fragen zu beantworten und Feedback zu erhalten.
    

Beachten Sie, dass die Implementierung eines SVM von Grund auf eine anspruchsvolle Aufgabe sein kann, insbesondere wenn Sie neu im Bereich des maschinellen Lernens oder der Programmierung sind. Sie sollten möglicherweise damit beginnen, bestehende Implementierungen und Tutorials zu studieren, wie sie in beliebten maschinellen Lernbibliotheken wie scikit-learn oder TensorFlow verfügbar sind, bevor Sie versuchen, Ihre eigene zu erstellen.