支持向量机（SVM）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。
SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题，可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。
SVM除了能够处理线性可分离的问题外，还可以通过核函数的引入处理线性不可分的问题，将样本映射到高维空间，从而
