作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二类分类器，属于监督学习算法。它通过对数据点之间的最大间隔进行优化，使得决策边界尽可能宽松，分割出不同的区域。SVM算法可以有效地解决多类别问题、小样本问题和非线性分类问题。在监督学习中，将训练数据集中的输入样本和输出标签对应地表示成一组对(x,y)，其中x代表输入特征向量，y代表输出类别。
支持向量机的主要特点如下：
- 拥有很好的泛化能力。SVM可以在高维空间中找到一个具有最佳边界的超平面，并且泛化能力较好。
- 对异常值不敏感。当存在噪声或从中学习时，SVM可以很好地处理。
- 不需要太多计算资源。因为它只涉及少量核函数的求解和简单模型的训练，所以速度非常快。
- 可解释性强。SVM 的模型形式简单直观，且具有较好的可解释性，对于理解和分析模型有很大的帮助。
- 有利于特征选择。SVM 可以通过惩罚一些不重要的特征而达到降维和特征选择的目的。
当前，SVM 在许多领域都得到了广泛应用。包括文本分类、图像识别、生物信息学、网络安全等领域。在这些领域，SVM 提供了非常好的性能，并得到了广泛的认可。因此，掌握 SVM 对于机器学习工程师和科研工作者来说是一个必备技能。
2.基本概念术语说明
2.1 支持向量
支持向量就是能够完全决定一个函数所作出的预测的样本点。其所在的位置决定着 SVM 模型的决策边界。在确定超平面的过程中，只有支持向量才会影响模型的构建。而且，如果某些支持向量发生变化，可能会导致模型发生较大的改变。比如，如果某个新的支持向