1、概述在了解支持向量机SVM用法之前先了解一些概念：（1）线性可分和线性不可分如果在一个二维空间有一堆样本，如下图所示，如果能找到一条线把这两类样本分开至线的两侧，那么这个样本集就是线性可分，否则就是线性不可分。如果在一个三维空间有一堆样本，如果能找到一个平面把三维空间中的两类样本分开至平面的两侧，那么这个样本就是线性可分，否则为线性不可分。如果在一个超过三维空间的更高维度上能找一个平面（这里我们称这个平面为超平面）把两类样本分开至超平面两侧，那么这个样本就是线性可分，否则为线性不可分。一般情况下，把能够可以被一条直线（更一般的情况，即一个超平面）分割的数据称为线性可分的数据，所以超平面是线

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目录一、Go函数基础1.1函数定义和声明基础函数结构返回值类型和命名返回值1.2参数传递方式值传递引用传递二、Go特殊函数类型2.1变参函数定义和使用变参变参的限制2.2匿名函数与Lambda表达式何为匿名函数Lambda表达式的使用场景2.3延迟调用函数（defer）defer基本用法defer与栈的关系三、Go高阶函数3.1函数作为参数基本示例使用匿名函数3.2函数作为返回值基本示例闭包四、Go函数调用方式与优化4.1Go函数调用方式4.1.1普通函数调用4.1.2方法调用4.2Go函数优化策略4.2.1使用指针而非值传递4.2.2内联函数4.2.3避免全局变量4.2.4使用缓存来优化重复

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