是如何执行的。解决的问题是将负样本和正样本区分开。
Kernel form菜单项允许选择向量点积函数或径向基函数。Test library项允许选择不同的正样本和负样本的排列方案。
按下Learn按钮开始学习。Clear按钮清除所有样本。按下Clear后再按next按钮会：如果用向量点积函数就改变它的系数；如果用径向基函数就改变它的宽度。Refresh按钮重新显示，当显示程序停在某处时，它有时会有一定的作用。
主界面显示的是支持向量机返回的值。灰色为正1或负1，越蓝表明越比正1大，越红表明越比负1小。
在主界面中，可以观察优化是如何进展的。即使不改变样本，优化会因为每次学习而改变，因为在优化的过程中设置了随机参数以避免过度使用某一个样本组合。
也可以观察支持向量机的权。大多数情况下为0。即使重新学习，改变也不大，因为学习过程寻找的是全局最大。产生改变的原因是在学习过程中不同路径的偏差，由防止样本组合过度使用的随机参数决定。
支持向量机的 Java®演示程序