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1、SVM是什么？

SVM（支持向量机，Support Vector Machine）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和回归任务，特别擅长解决小样本、非线性、高维度的分类问题。

2、核心

想象你在平面上有两类点（红点和蓝点），SVM的目标是找到一条最优的分界线（决策边界），使得：

1. 两类点被正确分开

2. 边界到最近点的距离最大化（这就是"最大间隔"）

3、超平面方程

4、标签问题

在SVM中我们不用0和1来区分，使用+1和-1来区分，这样更严格，假设超平面可以将训练的样本正确