支持向量机（SVM）的通俗理解及Python实现

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过找出最优的超平面来进行分类，能够处理线性和非线性可分的数据集。在本文中，我们将介绍支持向量机的基本概念，并使用Python演示其实现过程。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和Scikit-learn：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

接下来，我们将使用一个示例数据集来说明SVM的工作原理。假设我们有一个二维的数据集，其中包含两类数据点，分别用红色和蓝色表示。我们的目标是根据这些数据点的位置，构建一个分类模型，并对新的数据点进行分类。

# 示例数据集
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