0.代码演示（使用浙大版提供的代码，故此处不再给出）：
>> size(yapp)
ans =
1 28056
>> size(xapp)
ans =
6 28056
运行命令，可知是6维向量，28056个样本
查看每个向量：
>> xapp(:,1)//:维上所有的数，1：第一个向量
ans =
1
1
2
3
3
2
11：第1个棋子；23：第2个棋子；32：第3个棋子。一共28056个
查看y的第1个向量：
>> yapp(1)
ans =
1
不能用训练支持向量机模型的样本来测试识别率–>过拟合
分成5份ABCDE，然后用1个测试（剩下4个训练），使ABCDE每个都成为1次测试集。然后将所得识别率求平均值即为总的识别率。（五折交叉验证）
练习操作：
在121行设置断点。找出最大的C和gamma γ：
>> maxC
maxC =
4096
>> maxGamma
maxGamma =
0.0359
最大识别率：
>> maxRecognitionRate
maxRecognitionRate =
99.3200
查看模型情况
>> model
model =
包含以下字段的 struct:
Parameters: [5×1 double]
nr_class: 2 //类数
totalSV: 208 //208个支持向量
rho: 61.5544 //b
Label: [2×1 double]
sv_indices: [208×1 double]
ProbA: []
ProbB: []
nSV: [2×1 double]
sv_coef: [208×1 double] //208个支持向量所对应的α
SVs: [208×6 double] //208个支持向量的数值
