支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。以下是一些关于 SVM 的基本概念和教程。
基本概念
- 支持向量：数据集中距离超平面最近的点。
- 超平面：将数据集分为两个类别的一条线或平面。
- 间隔：超平面到最近支持向量的距离。
SVM 教程资源
以下是一些 SVM 教程资源，可以帮助你更深入地了解 SVM：
- SVM 教程 - Scikit-learn：Scikit-learn 提供的 SVM 教程，详细介绍了 SVM 的原理和使用方法。
- SVM 简介 - Coursera：Coursera 上的 SVM 简介课程，适合初学者。
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SVM 超平面
总结
SVM 是一种强大的机器学习算法，适用于多种分类和回归任务。通过以上资源，你可以更好地了解 SVM 的原理和使用方法。