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机器学习：支持向量机（SVM）：SVM的软件实现与编程实践

1绪论

1.1支持向量机的基本概念

支持向量机（SVM,SupportVectorMachine）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是找到一个超平面，使得两类数据在该超平面上的间隔最大化。这个超平面被称为最大间隔超平面，它能够提供最好的分类性能。

1.1.1原理

在二维空间中，SVM试图找到一条直线（在高维空间中则为超平面），这条直线能够将两类数据尽可能地分开，同时使得两类数据到直线的最近距离（即间隔）最大化。这个最近距离的点被称为支持向量，它们决定了分类边界的位