svm2

SVM2（Support Vector Machines version 2）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。它基于一个被称为“支持向量”的数据点集来构建决策边界，以实现对未知数据的准确预测。SVM2具有高度灵活性，可以处理线性和非线性问题，且在高维空间中表现出优越的性能。此外，SVM2通过核函数技术有效地解决了数据特征之间的非线性关系问题，使得模型能够更好地捕捉到数据的内在规律。总之，SVM2是一种强大而高效的机器学习算法，广泛应用于各种实际应用场景中。