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本文介绍了支持向量机（SVM）作为机器学习中的主要算法，特别是用于二元分类和线性数据。SVM通过最大化间隔找到最佳超平面，将数据分为两类。文章详细阐述了超平面的概念、向量运算、正交投影以及如何找到最佳决策边界，还探讨了优化问题和预测过程。
Last story we talked about Logistic Regression for classification problems, This story I wanna talk about one of the main algorithms in machine learning which is support vector machine. Lets get started!
上一个故事我们讨论了分类问题的逻辑回归，这个故事我想谈谈机器学习中的主要算法之一，即支持向量机。让我们开始吧！
SVM can be used to solve both classification and regression problems, in this
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