支持向量机的用途
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机起源于1995年，由Corinna Cortes和Vapnik等人提出。现在已经在许多领域（如生物信息学，文本和手写识别等）取得了成功的应用。
支持向量机的用途
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机起源于1995年，由Corinna Cortes和Vapnik等人提出。现在已经在许多领域（如生物信息学，文本和手写识别等）取得了成功的应用。
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