葡萄酒品质-使用SVM-内核SVM 什么是支持向量机（SVM） 支持向量机算法的目的是在N维空间（N —特征数）中找到一个超平面，该超平面对数据点进行明显分类。 为了分离这两类数据点，可以选择许多可能的超平面。 我们的目标是找到一个具有最大余量的平面，即两个类别的数据点之间的最大距离。 什么是内核SVM？ SVM内核是一种功能，它占用低维输入空间并将其转换为高维空间，即它将不可分离的问题转换为可分离的问题。 它在非线性分离问题中最有用。 关于数据集： 这些数据集可以视为分类或回归任务。 这