AI开发：支持向量机（SVM）鸢尾花模型入门教程- Python 机器学习

最近接触了一些数据分析的任务，越来越多地听到支持向量机(SVM), 之前我们也一起学习过 AI开发：支持向量机（SVM）入门教程- Python 机器学习

今天我们再由浅入深的地来重温和学习这个AI算法，以便我们进一步掌握如何熟悉和使用这一AI大杀器。

SVM用在哪里

 --文本分类

• 垃圾邮件过滤：通过分析电子邮件的内容和特征，SVM可以将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
• 情感分析：根据社交媒体评论、产品评论等文本数据，SVM可以识别出文本的情感倾向（如正面、负面或中立）。

--图像识别

• 手写数字识别：SVM常用于手写数字识别，如MNIST数据集，用来分类不同的数字。
• 面部识别：通过提取面部特征，SVM可以识别不同人的面部信息，广泛应用于安全监控和身份验证。

--生物信息学

• 癌症诊断：SVM用于基因表达数据分类，可以帮助诊断不同类型的癌症。
• 蛋白质结构预测：SVM被用来预测蛋白质的折叠结构，帮助生物医药研究。

--金融预测

• 信用评分：SVM可以根据客户的财务历史和信用数据，对其信用进行分类，预测是否有违约风险。
• 股票市场预测：通过分析历史市场数据，SVM可以预测股票价格的走势，进行买卖决策。

 --医学诊断

• 疾病分类：SVM被广泛应用于诊断疾病，例如通过分析医学影像或患者的生理数据，帮助医生判断病人是否患有某种疾病。
• 心电图分析：SVM用于心电图数据的分类，帮助识别异常心脏节律。

--语音识别

• SVM可以将语音信号进行分类，应用于语音识别系统、语音命令控制等领域。

--图像分类和目标检测

• 遥感图像分类：SVM可以用于分析卫星或无人机拍摄的图像，进行地面物体的分类（如城市、森林、农田等）。
• 自动驾驶：SVM被用来分类路面上的物体，如行人、汽车、交通标志等，帮助自动驾驶系统做出决策。

 --欺诈检测

• 信用卡欺诈：通过分析历史交易数据，SVM可以识别出可能是欺诈行为的交易。

 --推荐系统

• SVM被用来在基于用户的行为（如浏览、点击等）来预测用户可能感兴趣的物品或服务，从而进行个性化推荐。

现在！让我们通过一个简单又有趣的例子来学习支持向量机（SVM）吧！ 

SVM是什么？

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，特别适用于分类问题。想象一下，你在画一张二维平面图，有两种不同的水果，苹果和橙子，你的任务就是画出一条线，把这两类水果分开。这条线就叫做 决策边界。SVM就是用来找出这条最好的“分割线”的。

这里有人可能要问，假设苹果和橙子是混合的，如何划线？

当苹果和橙子混在一起时，SVM可以通过核函数将数据映射到高维空间，找到一个最优的分隔超平面来进行分类。这使得SVM不仅能够处理线性可分的情况，也