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

本文通过一个趣味项目演示了SVM算法在后宫人物识别中的应用。作者使用自制的7人56张人脸数据集，首先导入必要的库（如SVC、PCA等），然后加载并预处理图像数据（灰度化、统一尺寸）。接着通过PCA降维处理（保留95%特征）减少像素特征，再使用带网格搜索的SVM进行训练调参。最后测试结果显示部分识别准确，但也存在错误案例。全文以甄嬛传为背景，用幽默的宫廷术语比喻技术概念，既展示了SVM的应用流程，又

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