支持向量机模型（python）

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支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归任务。它通过找到最优的超平面来分隔不同类别的数据点。下面，我将介绍支持向量机模型的基本概念以及如何在Python中实现它。

### 基本概念

1 K7 O; \+ _6 {( L, I- x1. **超平面（Hyperplane）**：
5 T6 H( j& B! E2 `7 R/ P   - 在N维空间中，超平面是一种划分空间的几何超平面。对于二维空间来说，它是一条线，对于三维空间则是一个平面。支持向量机的目的是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点在该超平面的两侧分开。

' |/ T7 g1 m0 p; w0 r4 z2. **支持向量（Support Vectors）**：
   - 支持向量是指那些位于决策边界（超平面）附近的点。SVM模型是基于这些支持向量来构建的，因此只有这些点对模型的训练有影响。
1 A2 u2 \& \" X) m$ j7 }$ H) X7 v
8 N/ N. Q! d: H3. **最大边距（Margin）**：
; R& |" o! q! J  }3 J. w5 O; Z   - 边距是指距离超平面最近的样本点与超平面之间的距离。SVM的目标是最大化这个边距，使得分类更稳健。
! Z& v4 a: a6 N' P' N
4. **核函数（Kernel Function）**：
8 W$ I: s3 s5 M+ i   - 核函数用于将数据从低维空间映射到高维空间，以便进行非线性分类。常用的核函数有线性核、径向基核（RBF）和多项式核等。

通过上述步骤，我们实现了使用支持向量机对数据进行分类的基本流程。SVM是一种强大的分类技术，尤其是在数据量较小且维度较高的情况下表现良好。你可以根据自己的需求更改核函数、参数等，以改进模型的性能。
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