支持向量机分类示意图

支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习模型。其基本原理是找到一个超平面，该超平面能够将不同类别的数据样本尽可能清晰地分隔开。在二维空间中，这个超平面就是一条直线；在更高维度的空间中，它可以是一个超平面或一个曲面。SVM通过最大化两个类别之间的间隔来实现这一目标，从而确保具有最小错误率的分类。这种算法具有很好的泛化能力，即使在面对复杂和非线性问题时也能取得良好的效果。总之，支持向量机是一种强大且灵活的分类工具，适用于各种应用场景。