支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。今天，我们将通过一个简单有趣的案例来展示如何使用SVM实现分类！

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一组二维点，分为两类：红色圆圈和蓝色三角形。这些点可以用Python中的`sklearn.datasets`轻松生成。接着，利用`sklearn.svm.SVC`创建一个SVM模型，并设置核函数为`linear`（线性核）。✨

接下来是训练阶段。将数据集划分为训练集和测试集，然后调用`fit()`方法让模型学习数据分布。整个过程非常直观，只需几行代码即可完成！训练完成后，我们可以用测试集验证模型的准确性，观察它是否能正确划分两类点。🌟

最后，绘制决策边界。通过可视化，你会发现SVM成功找到了一条最优超平面，将不同类别的点完美分开！🎉

这个案例展示了SVM的强大功能，无论是学术研究还是实际应用都非常实用。如果你对机器学习感兴趣，不妨动手试试吧！💪