【sklearn实例】-支持向量机SVM
1 支持向量机 思想： 建立可以分类的超平面，距离超平面最近的点称为支持向量，通过最大化支持向量到超平面的距离，来建立最佳分类超平面，完成分类。 SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 形式： 线性可分支持向量机（硬间隔）：当训练数据线性可分时，可通过硬间隔最大化学得一个线性可分支持向量机。 线性支持向量机（软间隔）：当训练数据近似线性可分时
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