SVM 教程

支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种常用的机器学习分类算法。以下是一些关于 SVM 的基本概念和教程。

基本概念

• 支持向量：是训练数据集中对模型分类边界影响最大的数据点。
• 分类边界：是模型用来区分不同类别的直线或曲面。
• 核函数：用于将输入数据映射到更高维空间，使得原本线性不可分的数据在更高维空间变得线性可分。

教程列表

1. SVM 基础
   • SVM 简介
2. SVM 算法
   • SVM 算法原理
   • 线性 SVM
   • 非线性 SVM
3. SVM 实践
   • 使用 scikit-learn 实现 SVM
   • SVM 在实际应用中的案例

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