一、什么是智能推荐系统？

智能推荐系统旨在根据用户的兴趣、行为和偏好，向用户推荐他们可能感兴趣的内容。它主要包括以下几个核心组件：

• 用户数据收集：收集用户的行为数据、偏好和社交关系等信息，构建用户画像。
• 内容数据管理：管理各种类型的内容数据，包括商品、文章、视频、音乐等。
• 推荐算法：根据用户数据和内容数据，利用各种推荐算法生成个性化推荐结果。

1 古老的区块链应用

1790年前，东汉末年，三国鼎立，刘备崩于白帝，诸葛亮为兴复汉室，举兵北伐。取天水，收姜维，兵出祁山，魏主曹睿派曹真迎战诸葛亮，军师王朗欲说降诸葛亮。

孔明在车上大笑曰：“吾以为汉朝大老元臣，必有高论，岂期出此鄙言！吾有一言，诸军静听：吾素知汝所行：世居东海之滨，初举孝廉入仕；理合匡君辅国，安汉兴刘；何期反助逆贼，同谋篡位！罪恶深重，天地不容！天下之人，愿食汝肉！汝既为谄谀之臣，只可潜身缩首，苟图衣食；安敢在行伍（

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。尽管听起来很复杂，但我们将尽力用简单的语言来解释它的基本原理和如何用Python实现。

支持向量机 （SVM） 是一种监督式机器学习技术。而且，尽管它主要用于分类，但它也可以应用于回归问题。

SVM 定义了一个决策边界以及一个最大边距，将几乎所有点分成两类。同时也为错误分类留下了一些空间。

一、什么是机器学习？

机器学习是人工智能的核心分支，旨在让计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需显式编程。与传统编程不同，机器学习通过输入答案和数据，让计算机自主发现规律和规则。

二、机器学习三大类型

昨天，我们分享过一篇文章《串行组合模型及信用评估场景实践》，里边详细介绍了串行组合模型的原理逻辑，以及在信用风险评估场景的具体实现过程。同时，从模型串联数量、排列顺序等多个维度验证了串行组合模型的合理性与有效性，不仅体现在串联模型相比单一模型的效果更佳外，而且还说明模型串行顺序有利于综合模型性能的调优，从而有效证明了串行组合模型在实际建模场景的价值。

在机器学习的世界中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典且强大的算法，它广泛应用于分类、回归和异常检测等任务。SVM 因其强大的数学基础和在小样本数据集上的优异表现而备受推崇。

1. 问题

支持向量机（SVM）旨在解决「分类」问题。数据通常包含一定数量的条目/行/点。现在，我们想对每个数据点进行分类。为简单起见，我们假设两个类别：「正类」和「负类」。这或许可以帮助解答以下问题：

• 基于图像的像素数据，判断这张图像中是否有猫（有猫则标签为正类）；

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