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支持向量机 (SVM) 中的“预测”方法是模型在训练后对新数据点进行分类的基本组件。要了解此方法的工作原理，需要详细研究 SVM 的基本原理、数学公式和实现细节。SVM 支持向量机的基本原理
约束是支持向量机 (SVM) 优化过程中的一个基本组成部分，SVM 是机器学习领域中用于分类任务的一种流行且强大的方法。此约束在确保 SVM 模型正确分类训练数据点的同时最大化不同类别之间的边距方面起着重要作用。为了充分
支持向量机 (SVM) 优化问题的目标是找到能够将一组数据点最佳地划分为不同类别的超平面。这种划分是通过最大化边距来实现的，边距定义为超平面与每个类别的最近数据点（称为支持向量）之间的距离。SVM
