这次终于能把支持向量机SVM弄懂了！

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今天我们的目标是理解支持向量机（SVM）。 这个强大的工具能帮助我们将数据分门别类，但它是如何工作的呢？ 让我们尝试简化支持向量机模型 什么是支持向量机？ 支持向量机（SVM）是一种监督式机器学习算法，它的目标是找到一个超平面，以最优的方式将数据点划分为两个不同的类别。 面临的挑战在于，能够完成分类任务的超平面有无数种可能性。 而支持向量机（SVM）致力于找到这样一个超平面：它能以最大的间隔清晰地区分不同的类别，从而实现最优的分类效果。 支持向量机（SVM）用于分割两个不同的类别 SVM的核心概念解析 在深入探讨之前，让我们先理解几个关键术语： 支持向量： 这些是位于超平面附近的数据点，它们对超平面的位置和方向有着重要影响。 间隔（Margin）： 间隔是指超平面与两个类别中最近数据点之间的距离，间隔越 ………………………………