Excel 支持向量机（SVM）简介：另一种强大的分类技术
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，擅长处理高维数据分类。通过最大化类别间隔找到最佳超平面，并利用核方法处理非线性问题。在Excel中实现SVM需数据预处理、定义拉格朗日函数、求解二次规划及计算超平面方程。广泛应用于文本分类、图像处理和生物信息学等领域。
支持向量机
Excel e1071 软件包中的 SVM 实现及应用案例
支持向量机是强大的分类与回归技术，在R中使用e1071包可实现。先安装并加载e1071包，然后导入数据、预处理、构建SVM模型、参数调优及模型评估。通过Iris数据集展示应用案例。希望本文帮助读者掌握SVM技术。
Excel Kernlab 核方法库：支持向量机等算法的核心组件
在探索机器学习时，Excel Kernlab是SVM的强大助手。它提供多样核函数，如高斯核和多项式核，简化复杂数据分析。其易用的API使非专业用户也能享受核方法带来的便利。掌握Excel Kernlab意味着拥有开启数据宝藏的钥匙，引领你在机器学习道路上越走越远。