支持向量机 (SVM) 用于优化，以找到数据集中两个类之间的最佳分离超平面。SVM 的目标是通过找到与任一类中最近点的距离最大的超平面来最大化两个类之间的间隔。这个优化问题可以使用不同的方法来解决，例如二次规划、凸优化和约束优化。SVM 还用于其他优化问题，例如回归和异常检测。通过使用 SVM，我们可以有效地解决复杂的优化问题并找到最佳解决方案。
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支持向量机 (SVM) 用于优化，以找到数据集中两个类之间的最佳分离超平面。SVM 的目标是通过找到与任一类中最近点的距离最大的超平面来最大化两个类之间的间隔。这个优化问题可以使用不同的方法来解决，例如二次规划、凸优化和约束优化。SVM 还用于其他优化问题，例如回归和异常检测。通过使用 SVM，我们可以有效地解决复杂的优化问题并找到最佳解决方案。
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