选择Wine数据集和Boston Housing数据集，使用LIBSVM，分别用线性核和高斯核训练一个SVM，比较1其支持向量的差别，并与BP 神经网络和C4.5决策树进行实验比较。

好的，我来回答这个问题。

首先，我们需要了解一下这两个数据集的基本情况：

1. Wine 数据集：该数据集包含 178 个样本，每个样本有 13 个特征，对应 3 个类别（3 种不同的酒）。该数据集是一个分类问题。

2. Boston Housing 数据集：该数据集包含 506 个样本，每个样本有 13 个特征，对应房屋的各种属性。该数据集是一个回归问题。

接下来，我们可以使用 LIBSVM 训练 SVM 模型，分别采用线性核和高斯核，并比较它们的支持向量的差别。具体的步骤如下：

1. 加载数据集：使用 LIBSVM 的 API 加载数据集，并将其分为训练集和测试集。

2. 训练 SVM 模型：使用 LIBSVM 训练 SVM 模型，分别采用线性核和高斯核，并对其进行调参。

3. 比较支持向量：在训练完 SVM 模型后，我们可以通过模型的属性 `sv_indices` 来获取支持向量的下标。然后，我们可以计算出线性核和高斯核的支持向量的个数，并比较它们的差别。

4. 比较实验结果：最后，我们可以使用 BP 神经网络和 C4.5 决策树来对 Wine 和 Boston Housing 数据集进行分类或回归，并将 SVM 的结果与它们进行比较。可以考虑使用正确率或者均方误差等指标来评估模型的性能。

总体来说，SVM 模型的支持向量的个数是比较少的，因为它只会选择那些最能够区分不同类别或回归结果的样本作为支持向量。而线性核和高斯核的支持向量个数会有所不同，因为它们的分类或回归方式不同。最终，与 BP 神经网络和 C4.5 决策树进行比较可以帮助我们更好地评估模型的性能和适用性。