导读 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，特别擅长处理分类问题！它的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点以最大间隔分开。
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，特别擅长处理分类问题！它的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点以最大间隔分开。想象一下，在二维空间中，用一条直线区分两类点；而在高维空间中，这条“线”可能变成一个平面甚至曲面，这就是SVM的工作原理。通过选择最优的支持向量，SVM能够有效应对复杂的非线性分类任务。
实现SVM并不难，借助Python中的`scikit-learn`库即可轻松搞定！首先导入必要的模块，然后加载数据集并进行预处理。接着创建SVM模型，设置核函数类型（如线性、多项式或RBF），最后训练模型并对测试集进行预测。整个过程逻辑清晰且高效，非常适合初学者入门实践！
💡小贴士：记得调整参数C值来平衡模型复杂度与过拟合风险哦！💪
💻完整代码示例可参考官方文档，动手试试吧！🚀
