四个点的坐标为用sv m的决策边界是

要回答这个问题，首先需要了解SV M是什么以及如何确定决策边界。

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于进行二分类任务。它的基本思想是找到一个最佳的决策边界，能够将不同类别的数据点分开。

SVM的决策边界是由支持向量决定的，支持向量是离决策边界最近的样本点。决策边界取决于这些支持向量的位置及其类别。

假设给定四个点的坐标为A(x1, y1)，B(x2, y2)，C(x3, y3)，D(x4, y4)。现在我们需要用SVM来确定这四个点之间的决策边界。

第一步是把这四个点分为两个类别，例如类别1和类别2。然后用SVM算法训练模型，找到最佳的决策边界。

决策边界的具体形状和位置取决于数据的特点以及SVM算法的参数设置。它通常是一个超平面，可以用数学公式表示。

由于题目没有给出四个点的具体坐标，无法确定决策边界的具体形状和位置。在实际应用中，必须先有数据点的具体位置和类别信息，才能利用SVM算法来确定决策边界。

综上所述，根据题目提供的信息，无法确定四个点的坐标以及用SVM的决策边界是什么。

相关问题

如何获取目标检测边界框的四个角点坐标

在目标检测中，通常使用的边界框表示法是左上角坐标和右下角坐标，即 $(x_{min}, y_{min}, x_{max}, y_{max})$。如果要获取边界框的四个角点坐标，可以使用以下公式进行计算：

左上角点坐标：$(x_{min}, y_{min})$

右上角点坐标：$(x_{max}, y_{min})$

左下角点坐标：$(x_{min}, y_{max})$

右下角点坐标：$(x_{max}, y_{max})$

其中，$x_{min}$、$y_{min}$、$x_{max}$、$y_{max}$ 分别表示边界框的左上角和右下角的 x 和 y 坐标。

如何将点坐标转换为正方形的四个顶点坐标

假设正方形的中心点坐标为(x, y)，边长为L，我们可以通过以下步骤求出正方形的四个顶点坐标：

1. 左上角顶点：(x - L/2, y - L/2)
2. 右上角顶点：(x + L/2, y - L/2)
3. 左下角顶点：(x - L/2, y + L/2)
4. 右下角顶点：(x + L/2, y + L/2)

其中，左上角顶点即为正方形左上角的顶点，右上角顶点为正方形右上角的顶点，以此类推。可以通过简单的计算来得出每个顶点的坐标。