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各基本步骤说明
支持向量机（SVM）是一种基于统计学的机器学习算法，用于对给定数据集中训练样本进行线性及非线性划分。SVM可以将训练数据集中的训练样本划分为多个不同的类别，并根据类别之间的距离或关系来选择最佳的分类器。
1. 数据准备：首先，使用给定的数据集，收集以及准备训练数据样本，并将其标记为正类或负类。
2. 核函数选择：接下来，使用核函数来评估不同属性之间的关系，并将这些属性映射到高维空间中以便进行分类。
3. 正则化参数选择：此外，使用正则化参数选择来决定将样本分成多个类别时使用的最小拉格朗日乘数。
4. 训练模型：采用梯度下降法和反向传播算法，将训练数据使用支持向量机来训练模型。
5. 模型测试：使用测试数据集测试模型，使模型识别出训练样本的类别。
总结：以上是编辑：【果果Brittany】整理及AI智能原创关于《一个企业至少应该设置几册账?
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