svm，支持向量机原理图，机器学习

支持向量机（SVM）是一种广泛应用的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是找到一个最优超平面，将不同类别的数据样本进行有效分隔。该超平面被称为支持向量，即距离超平面最近且决定超平面方向的样本点。通过最大化两个类别之间的间隔，SVM能够实现良好的泛化性能，对未知数据做出准确预测。在机器学习领域，SVM因其优秀的性能和鲁棒性而受到广泛关注和应用。