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svm_regression.py

@@ -11,6 +11,7 @@ X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
 y = np.sin(X).ravel()
 
 # 为了使问题更具挑战性，我们向目标变量添加一些噪声
+# y[::5]每隔5个元素取一个值, 总共40个元素,即最后取8个值 ,  np.random.rand(8) 随机生成一个值在[0,1)之间的形状为[8, 1]的数组,所以形状正好相加.
 y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8))
 
 # 将数据集拆分为训练集和测试集