使用 OpenCV 实现支持向量机 SVM 的非线性可分离数据分类

使用 OpenCV 实现支持向量机 SVM 的非线性可分离数据分类

在机器学习中，支持向量机 SVM 是一个重要的分类算法。该算法可以处理线性可分离和非线性可分离数据，在模型训练的过程中通过寻找数据点之间的最大间隔超平面来寻找最优分类边界。本文将介绍使用 OpenCV 实现 SVM 的非线性可分离数据分类。

首先，我们需要生成一组非线性可分离的数据用于训练和测试 SVM 模型。我们可以使用 make_classification 函数生成样本数据，请看以下代码：

from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0</