Scikit-learn_分类算法_支持向量机分类一.描述二.用法和参数三.实例四.注意事项
一.描述支持向量机的基本原理是找到一个将所有数据样本分隔成两部分的超平面，使所有样本到这个超平面的累计距离最短。超平面是指n维线性空间中维度为n-1的子空间。例如，在二维平面中，一维的直线可以将二维平面分隔成两部分；在三维空间中，二维的平面可以将空间分成两部分二.用法和参数Scikit-learn的支持向量机子模块提供了三个分类模型：LinearSVC、NuSVC和SVC。SVC分类模型和NuSVC分类模型的方法类似，都是基于libsvm实现，他们的区别是损失函数的度量方式不同（NuSVC分类模
