支持向量机SVM理解与python调用

（1）什么是支持向量机

有一个故事讲得挺好，我觉得用来初步理解SVM的原理和作用非常合适。具体是这样说的，桌子上放着两种颜色的球，球数量少的时候可以用一根木棍分开，这个木棍其实就是SVM，起着分割两类的作用。但随着小球的增多，一根木棍无法在平面上分开两堆小球，此时如何解决呢？
这时我们可以用力拍打桌子，使得桌子上的小球腾空起来，然后迅速插入一张白纸，使得不同颜色的小球被白纸分开，这张白纸就叫做“分类超平面”
，小球叫做“数据”，木棍叫做“分类面” 。

（2）python中如何调用SVM

1、导入相关库

from sklearn import svm
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

2、调用参与训练

classifier=svm.SVC(C=1,kernel='rbf',gamma=1,decision_function_shape='ovr')#设置训练器
classifier.fit(train_data,train_label.ravel())#对训练集部分进行训练

训练集与验证集自行设定