SVM：支持向量機

       SVM，即支持向量機（Support Vector Machine），是一種常用的機器學習算法，特別適用于分類和回歸問題。以下是對SVM的詳細解析：

一、SVM的基本原理

       SVM的基本思想是在特征空間中尋找一個最優的超平面，使得不同類別的樣本能夠被最大化地分開。這個最優超平面由距離它最近的幾個樣本點（即支持向量）決定，這些支持向量對于確定超平面的位置至關重要。通過最大化支持向量與超平面之間的距離（即間隔），SVM能夠找到具有最佳泛化能力的分類邊界。

二、SVM的核函數與非線性分類

       對于非線性分類問題，SVM通過引入核函數將數據從原始特征空間映射到高維特征空間，使得在高維空間中樣本變得線性可分或更容易分開。核函數的作用是計算兩個樣本點在高維特征空間中的內積，而無需顯式地進行特征向量的計算。常見的核函數包括線性核、多項式核、徑向基函數（RBF）核等。