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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、支持向量机的参数与属性二、使用步骤1.导库并加载数据集2.使用SVM进行分类总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、支持向量机的参数与属性clf = SVC(C=1.0,#C是用来控制惩罚项的惩罚力度的系数。如果C大，模型会选择边际较

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、使用步骤画图显示前言关于理论部分，参看其他书本，这里演示支持向量机在非线性数据集上不可分，经过核函数变换后变成线性可分。一、使用步骤画图显示代码如下（示例）：from sklearn.svm import SVCimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.datasets import make_circlesfrom