支持向量机线性分类器

支持向量机是一种“线性分类器”，它使用间隔作为损失的度量，通过调整多维的超平面来最大化间隔。支持向量机的核心算法是通过找到一些数据点，使得它们直接参与计算并且最大化间隔，这些数据点被称为支持向量。支持向量机的具体步骤包括选择合适的核函数、计算点到超平面的距离以及最大化间隔等。

在Python中，可以使用Scikit-Learn库中的sklearn.svm包来实现支持向量机分类算法。具体来说，可以使用LinearSVC类来进行基于线性核函数的支持向量机分类，或者使用SVC类来选择不同的核函数进行分类，例如线性函数、多项式函数、径向基函数和Logistic函数。

支持向量机的使用场景包括分类问题、回归问题以及无监督学习问题中的异常点检测。