SVM：支持向量机

       SVM，即支持向量机（Support Vector Machine），是一种常用的机器学习算法，特别适用于分类和回归问题。以下是对SVM的详细解析：

一、SVM的基本原理

       SVM的基本思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大化地分开。这个最优超平面由距离它最近的几个样本点（即支持向量）决定，这些支持向量对于确定超平面的位置至关重要。通过最大化支持向量与超平面之间的距离（即间隔），SVM能够找到具有最佳泛化能力的分类边界。

二、SVM的核函数与非线性分类

       对于非线性分类问题，SVM通过引入核函数将数据从原始特征空间映射到高维特征空间，使得在高维空间中样本变得线性可分或更容易分开。核函数的作用是计算两个样本点在高维特征空间中的内积，而无需显式地进行特征向量的计算。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。