使用Python实现支持向量机（SVM）算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它通过在特征空间中构建一个最佳的超平面来实现分类或回归的目标。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示例。

首先，我们需要确保已经安装了Python的机器学习库scikit-learn。如果没有安装，可以通过以下命令使用pip进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们就可以开始编写支持向量机的代码了。下面的示例将展示如何使用SVM进行二分类任务。

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.me