💻SVM原理及代码实现✨学习笔记📚
发布时间：2025-03-23 22:00:51来源：
支持向量机（SVM）是机器学习领域一颗璀璨的明星🌟，它通过寻找最佳超平面来划分数据点，尤其擅长处理高维数据。核心思想在于最大化分类间隔，确保模型具有良好的泛化能力💪。SVM不仅适用于线性可分问题，还能借助核函数(kernel function)轻松应对非线性问题。（核函数就像魔法棒一样，能把复杂问题简单化💫）
想亲手试试吗？以下是Python代码片段👇：
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
X, y = datasets.make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
model = SVC(kernel='linear') 线性核
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```
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