支持向量机（SVM）Python实现与详解

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。它在处理线性和非线性数据集时表现出色，并且具有良好的泛化能力。本文将介绍如何使用Python实现支持向量机算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装所需的Python库，包括NumPy和Scikit-learn。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装它们：

pip install numpy scikit-learn

安装完成后，我们可以开始编写支持向量机的代码。下面是一个简单的示例，演示如何使用SVM对二维数据进行分类。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm

# 创建训练数据
X = np