支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。它通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据点明确分开，并且最靠近超平面的数据点被称为支持向量。SVM在处理线性和非线性问题上表现出色。本文将深入介绍SVM的原理和应用，以及通过一个简单的代码示例演示线性SVM的建立和评估。SVM在解决复杂和非线性问题时展现出色的性能，是一个强大的学习工具。敬请期待下一篇内容！https://juejin.cn/ai
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