你是否好奇MATLAB中的SVM模型如何运作？尽管这次我们不深入代码实现，但不妨来聊聊如何从SVM模型中提取关键信息——比如权重和偏置值！这些参数对理解分类边界至关重要。😊

首先，SVM的核心是寻找最佳超平面，而权重向量（w）和偏置项（b）决定了这条线的位置。在MATLAB中，一旦训练完成，你可以通过`svmstruct`对象访问这些信息。具体来说，`Alpha`（拉格朗日乘子）、`SupportVectors`（支持向量）和`b`可以直接帮助你计算出权重向量。💡

不过需要注意的是，MATLAB的SVM工具箱默认采用的是非线性核函数（如RBF），这会导致权重向量无法直接显式获得。如果想得到类似结果，可以尝试线性核函数，这样权重会更直观哦！🤔

总之，虽然SVM算法复杂，但MATLAB提供了便捷的接口让你探索其内部奥秘。如果你有更多疑问，欢迎留言讨论！💬

机器学习 MATLAB SVM