SVM流程

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本流程包括：首先，通过训练数据集来构建一个最优的超平面，该超平面可以将不同类别的数据分开；然后，对于新的数据点，根据其在超平面上的投影位置来确定其所属的类别；最后，通过调整超平面的位置和大小来提高模型的准确性和泛化能力。SVM的优势在于可以在高维空间中进行分类，并且具有较好的鲁棒性和可解释性。