Support Vector Machine（支持向量機(jī)，簡稱SVM）是一種非常流行的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，適用于二分類和多分類問題。SVM是一種線性分類器，其主要思想是通過最大化邊界距離，將樣本點(diǎn)映射到高維空間中，從而實(shí)現(xiàn)線性可分的分類。

SVM的核心思想是找到一個超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。超平面的選擇是關(guān)鍵，我們希望找到一個能夠最大化類別之間邊界距離的超平面。因此，SVM的目標(biāo)是找到一個能夠最大化間隔距離（Margin）的超平面，使得正負(fù)樣本點(diǎn)與超平面之間的距離最大。

SVM在處理非線性問題時，使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到高維空間中，從而使得原本線性不可分的問題變?yōu)榫€性可分。常用的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核、高斯核等。這些核函數(shù)的選擇取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)和問題的要求。

除了二分類問題，SVM也可以用于多分類問題。一般有兩種方法來處理多分類問題，即一對多（One-Versus-All）和一對一（One-Versus-One）方法。一對多方法是將多個類別看作一個類別，將其他類別看作一個整體進(jìn)行分類。一對一方法則是將每個類別之間進(jìn)行兩兩分類，最后通過投票的方式?jīng)Q定最終分類結(jié)果。

在實(shí)際應(yīng)用中，SVM有許多變種和擴(kuò)展，比如Soft Margin SVM、核SVM、SVM回歸等。Soft Margin SVM是在線性不可分的情況下，通過引入松弛變量來實(shí)現(xiàn)邊界的“軟化”，從而使得分類器更加魯棒。核SVM是通過引入核函數(shù)，將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，實(shí)現(xiàn)了對非線性數(shù)據(jù)的分類。SVM回歸是將SVM應(yīng)用于回歸問題，通過最小化訓(xùn)練誤差和最大化邊緣來實(shí)現(xiàn)回歸。

總之，SVM作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類問題上表現(xiàn)出了很好的性能和效果。其核心思想是通過最大化邊界距離，將樣本點(diǎn)映射到高維空間中，從而實(shí)現(xiàn)線性可分的分類。在實(shí)際應(yīng)用中，SVM還有許多變種和擴(kuò)展，可以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類型和問題需求。