python實現SVM

一、概述     支持向量機（SVM）是一系列可用於分類、迴歸和異常值檢測的有監督學習方法。 優點：     在高維空間中行之有效。     當維數大於樣本數時仍然可用。     在決策函數中只使用訓練點的一個子集（稱爲支持向量），大大節省了內存開銷。     用途廣泛：決策函數中可以使用不同的核函數。提供了一種通用的核，但是也可以指定自定義的核。 劣勢：     如果特徵數量遠大於樣本數量，則表

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