葡萄酒数据集分类与支持向量机

该文档介绍了使用支持向量机（SVM）对葡萄酒数据集进行分类的方法，包括线性SVM和非线性SVM，以及高斯核和多项式核的SVM模型。SVM是一种常用的监督学习算法，可用于二分类和多分类问题。它通过构建一个能够将不同类别的样本点最大程度分开的超平面来进行分类。具体工作原理包括将训练数据映射到高维特征空间、在高维空间中寻找一个最大化间隔的超平面，并根据超平面对新样本进行分类。该文档有助于学习SVM算法在实际数据集中的应用。