支持向量机# 有关的例子 sklearn.svm module. 带非线性核（RBS）的一类支持者 One-class SVM with non-linear kernel (RBF) 具有不同支持机核的地块分类边界 Plot classification boundaries with different SVM Kernels 在虹膜数据集中绘制不同的支持者分类器 Plot different SVM classifiers in the iris dataset 在LinearSRC中绘制支持载体 Plot the support vectors in LinearSVC RBF SVM参数 RBF SVM parameters 支持机边缘示例 SVM Margins Example SV打破平局示例 SVM Tie Breaking Example 具有自定义内核的支持者 SVM with custom kernel SVM-Anova：具有单变量特征选择的支持者 SVM-Anova: SVM with univariate feature selection SV：最大裕度分离超平面 SVM: Maximum margin separating hyperplane 支持者：分离不平衡类别的超平面 SVM: Separating hyperplane for unbalanced classes 支持者：加权样本 SVM: Weighted samples 缩放SVCs的正规化参数 Scaling the regularization parameter for SVCs 使用线性和非线性核的支持量回归（SVR） Support Vector Regression (SVR) using linear and non-linear kernels
