什么是支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习模型。它通过在特征空间中寻找一个最优的超平面来实现数据的分类，这个超平面被称为最大边距超平面。SVM的核心思想是最大化分类边界与最近的数据点（即支持向量）之间的距离，从而提高分类器的泛化能力。

SVM的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。它通过核技巧（kernel trick）将线性不可分的数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。SVM的学习策略是间隔最大化，这可以形式化为求解凸二次规划问题。

SVM的优点包括稀疏性、稳健性和良好的泛化能力。它适用于小样本、非线性及高维模式识别，并且在处理高维数据时表现出色。SVM的训练过程对训练数据量呈二次关系，因此对于大型数据集来说，训练过程可能变得非常耗时和昂贵。

SVM的应用非常广泛，包括图像和文本分类、模式识别、人脸识别、行人检测等。它不仅在理论上有坚实的基础，而且在实际应用中也取得了显著的成功。

支持向量机是一种强大的机器学习工具，尤其适用于需要高精度分类和回归的任务。