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SVM算法实现规程
一、SVM算法概述
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的数据点分开，并保证分类间隔最大。本规程将详细介绍SVM算法的实现步骤和关键参数设置。
二、SVM算法实现步骤
（一）数据预处理
在进行SVM模型训练之前，需要对原始数据进行预处理，确保数据质量和模型效果。
1.数据清洗
-处理缺失值：使用均值、中位数或众数填充缺失数据。
-去除异常值：通过箱线图或Z-score方法识别并剔除异常数据。
2.特征缩放
-标准化：
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