3-8 SVM Training

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。在SVM训练过程中，首先需要选择一个合适的核函数，如线性核、多项式核或高斯核等。然后，通过最大化分类边界与样本点之间的距离，找到一个最优超平面，使得不同类别的样本点尽可能远离该超平面。接下来，对于非线性可分的情况，可以使用软间隔最大化原则来处理，允许部分样本点跨越分类边界。最后，通过求解对偶问题，得到支持向量和相应的拉格朗日乘子，从而完成SVM的训练。