sklearn中的svm使用

sklearn中的svm是一种机器学习算法，用于支持向量机（Support Vector Machine）的实现。它提供了多种类型的Estimators，包括svm.SVR、svm.SVC、svm.OneClassSVM、svm.NuSVR等。可以根据具体的问题选择合适的Estimator进行训练和预测。

在使用svm进行分类或回归任务时，可以使用不同的核函数来确定数据之间的距离。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核和Sigmoid核。这些核函数能够有效地确定不同类别数据之间的距离，从而帮助svm对新数据进行分类。

对于垃圾邮件判断或MNIST数据集分类任务，可以通过加载数据集，划分训练集和测试集，使用SVM进行训练和预测。在训练过程中可以设置不同的参数，如gamma、C、decision_function_shape和kernel等，以适应不同的数据和任务要求。