本文介绍了SVM（支持向量机）的基本原理与实现。SVM通过寻找最优决策边界（超平面）来最大化分类间隔，其核心概念包括支持向量和最大间隔。文章详细讲解了使用Python实现SVM分类的步骤：导入库（numpy、pandas、sklearn等）、定义数据读取函数、加载训练测试数据、建立SVM模型并进行预测。最后通过GridSearchCV进行超参数优化，选择最佳正则化参数C和容忍度tol。输出了前十名