Linear Support Vector Machine (SVM) 是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，其核心目标是在特征空间中找到一个最优的线性超平面，以最大化不同类别之间的间隔，因此也被称为最大间隔分类器。它特别适用于线性可分或近似线性可分的数据场景。
Java代码示例：
数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类（二分类），其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
运行Java代码：
Linear Support Vector Machine (SVM) 是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，其核心目标是在特征空间中找到一个最优的线性超平面，以最大化不同类别之间的间隔，因此也被称为最大间隔分类器。它特别适用于线性可分或近似线性可分的数据场景。
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