一、引言📚

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。本文将探讨SVM的基本原理和应用场景。

二、基本概念💡

支持向量机的核心思想是最大化分类间隔，即找到一个超平面，使得两类样本之间的距离最大。这个超平面被称为最优超平面。支持向量指的是距离该超平面最近的样本点，它们决定了超平面的位置。

三、线性可分情况📈

当数据集线性可分时，SVM通过求解一个凸二次规划问题来确定最优超平面。这一过程涉及到最小化分类间隔，同时保证所有样本点到超平面的距离大于等于1。

四、非线性可分情况🔄

对于非线性可分的数据集，SVM引入了核技巧(kernel trick)。通过将原始特征空间映射到高维特征空间，使得原本不可分的数据变得线性可分。常用的核函数包括多项式核、径向基函数核等。

五、总结🔚

支持向量机是一种高效且灵活的机器学习算法，适用于多种实际场景。掌握其基本原理有助于我们更好地理解和应用这一技术。