支持向量机 (SVM) 是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它的工作原理是识别一个超平面，该超平面将数据分为两类，两类之间的边距最大。超平面的选择方式是，最接近它的数据点称为支持向量，用于定义决策边界。SVM 在处理高维数据时特别有用，可以使用不同的核函数进行训练，将数据转换到更高维空间以实现更好的分离。
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支持向量机 (SVM) 是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它的工作原理是识别一个超平面，该超平面将数据分为两类，两类之间的边距最大。超平面的选择方式是，最接近它的数据点称为支持向量，用于定义决策边界。SVM 在处理高维数据时特别有用，可以使用不同的核函数进行训练，将数据转换到更高维空间以实现更好的分离。
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