支持向量机的API有哪些

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，已经被广泛应用于分类和回归问题中。以下是一些常见的支持向量机API：

1. scikit-learn：scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了SVM分类器和回归器的实现，可以应用于线性和非线性问题。其中，SVC类实现了分类问题的支持向量机，SVR类实现了回归问题的支持向量机。

2. LIBSVM：LIBSVM是一个C++实现的支持向量机库，支持多种核函数和参数选择方法。该库提供了命令行工具和API接口，可以方便地进行训练和预测操作。

3. TensorFlow：TensorFlow是Google开发的深度学习框架，其中包含了SVM的实现。通过使用TensorFlow的SVM API，可以方便地进行分类和回归问题的求解。

4. MATLAB：MATLAB是一个数值计算软件，也提供了支持向量机的实现。通过使用MATLAB的SVM Toolbox，可以进行分类和回归问题的求解，并支持多种核函数和参数选择方法。

5. Weka：Weka是Java中常用的数据挖掘工具，也提供了支持向量机的实现。其中，LibSVM和SMO是常用的支持向量机算法实现，可以应用于分类和回归问题。