sklearn svm

SVM（Support Vector Machine）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sklearn中，SVM被实现为SVC（支持向量分类器）和SVR（支持向量回归器）两个类。SVC可以用于分类问题，而SVR则可以用于回归问题。SVM的基本思想是通过将数据映射到高维空间中来找到一个最优的超平面，该超平面可以将不同类别的数据分开。SVM算法有很多参数，如C、kernel、gamma等，这些参数需要根据具体问题进行调整才能得到最好的性能。在使用SVM算法时，需要对数据进行预处理，如标准化、归一化等。