一、SVM理论

可见以下文章：

《机器学习——支持向量机SVM之线性模型》

《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型低维到高维映射》

《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题与对偶问题》

《机器学习——支持向量机SVM之非线性模型原问题转化为对偶问题》

《机器学习——支持向量机SVM之多类问题》

1、hard margin（在支持向量之间没有其他的点）

2、soft margin(允许有点在支持向量之间，允许容错率)

二、scikit-learn中的SVM处理线性数据

首先安装scikit-learn库：

pip --default-timeout=1000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn --trusted-host pypi.douban.com

https://www.bilibili.com/video/BV1QE41177AJ?p=5

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一、SVM理论

1、hard margin（在支持向量之间没有其他的点）

2、soft margin(允许有点在支持向量之间，允许容错率)

二、scikit-learn中的SVM处理线性数据

https://www.bilibili.com/video/BV1QE41177AJ?p=5

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