为什么当使用逗号分隔的形式而不是公式形式时，SVM可以工作？R

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。当使用逗号分隔的形式而不是公式形式时，SVM仍然可以工作，这是因为SVM的核心思想是通过找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。这个超平面可以通过计算样本点之间的距离和间隔来确定。

具体来说，当使用逗号分隔的形式时，SVM将样本点表示为特征向量的形式，其中每个特征对应一个维度。通过计算特征向量之间的距离，SVM可以确定最优的超平面，使得不同类别的样本点在超平面两侧分布，并且使得两侧的间隔最大化。这样可以有效地将不同类别的样本点分开。

SVM的优势在于其具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性问题。它在许多领域都有广泛的应用，包括图像分类、文本分类、生物信息学等。

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