支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务中。它通过寻找一个最优超平面来将不同类别的数据点分开，从而实现高效的数据分类。🔍

首先，SVM的核心在于最大化间隔（Margin），即找到一个距离最近的数据点最远的分割线。这样做的目的是为了提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。🎯

接着，当面对非线性可分的数据时，SVM会利用核技巧（Kernel Trick）将数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。常见的核函数包括多项式核、径向基函数（RBF）等。🔄

最后，支持向量机还具有很好的鲁棒性，即使在噪声较大的情况下也能保持较高的准确性。这使得SVM成为处理复杂数据集的理想选择之一。💪

总之，支持向量机以其独特的算法原理，在机器学习领域占据了重要地位。无论是初学者还是资深研究者，理解和支持向量机都是非常有价值的。📚

机器学习 支持向量机 算法原理