探索支持向量机的分类与回归魔法，揭开数据建模的奇妙世界

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习方法，被广泛应用于分类和回归问题。它通过找到最优的超平面，将不同类别的数据点明确分开，并将离超平面最近的数据点称为支持向量。SVM在处理线性和非线性问题时表现出色。本文将深入探讨SVM的原理和应用。首先介绍了线性SVM和非线性SVM的概念，并通过一个简单的代码示例演示了线性SVM的建立和评估。最后总结了SVM在处理复杂和非线性问题时的优势，展示了它作为一个强大学习工具的价值。期待下一篇文章，我们将继续介绍更多机器学习算法和应用。https://juejin.cn/ai