支持向量机sklearn

支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在分类问题中，SVM通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。在回归问题中，SVM通过找到一个最优的超平支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在分类问题中，SVM通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。在回归问题中，SVM通过找到一个最优的超平面来拟合数据。SVM的核心思想是找到一个最大间隔的超平面，使得不同类别的数据点都能被正确地分类。SVM还可以使用核函数将数据映射到高维空间中，从而解决非线性分类问题。在sklearn中，SVM的实现可以使用SVC类。SVC类提供了许多参数，例如C值、核函数类型、核函数参数等，可以根据具体问题进行调整。