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在机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络[1]）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的例子，然后映射到同一个空间，并根据预测他们落在差距哪边就属于一个类别。除了执行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。

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应用背景它是酒店管理系统。在这家酒店有5层和五个不同的房间。在这个代码中，您必须注册客户，并分配给他一个房间，并在这；在使用此应用程序之前安装MySQL数据库和设置文件中的用户名和密码关键技术不同的技术已经被使用：MySQL作为数据库。对于Java开发NetBeans。已用于图形用户界面。必须在使用该项目安装MySQL

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部分蓝桥杯考试的题目，拿来练练，挺好的。 都是经典算法啊

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