1.    二维线性分类实验——随机产生两类数据用C-SVM, v-SVM求解画出支持向量机分类示意图，并标识支持向量。(含线性可分和不可分两种情形)
2.    高维线性分类实验——随机生成20维数据，其中前2维生成方式同上题，其他18维为随机噪声，同时生成规模相同的独立同分布测试样本，用C-SVM，v-SVM求解，并计算训练数据、测试数据的错分类，即训练错分率、测试错分率。
3.    二维非线性分类实验——采用双螺旋数据进行分类实验，选择不同核函数和合适的参数实验，画出分类示意图，含分类线、支持分类线，并标识支持向量。并考虑给数据加随机噪声，同时生成测试数据，计算错分率。