使用所选择的参数在整个训练集上训练用于测试和分类新数据的最终模型。
问题.SVM的潜在缺点包括以下方面：
实现.最大间隔超平面的参数是通过求解优化得到的。有几种专门的算法可用于快速解决由SVM产生的QP问题，它们主要依靠启发式算法将问题分解成更小、更易于处理的子问题。另一种方法是使用，其使用类似牛顿法的迭代找到卡罗需－库恩－塔克条件下原型和对偶型的解。这种方法不是去解决一系列分解问题，而是直接完全解决该问题。为了避免求解核矩阵很大的线性系统，在核