他在与为分类提供了理论上的开端。在机器学习的分类问题中，我们可以把带有类别标签的训练集看做不同的凸集，而分割他们的超平面就是各种分类器。我们的目标是根据这些训练数据集的特性，找到一个分类算法，通过学习（或者训练）计算出分割这些凸集的超平面。。这样就达到了分类的目标。。。
这就是各种分类算法，共同努力的目标，找到那个超平面。。。。。
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