支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界(或称超平面)来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据,SVM 通过一个线性超平面进行分类;对于线性不可分的数据,SVM 可以通过核方法(Kernel Trick)将数据映射到高维空间,使其在高维空间中线性可分。支持向量机是一种强大的监督学习算法,适用于处理复杂的高维和非线性数据。本文详细介绍了 SVM 的原理、数学公式、应用场景以及 Python 实现。虽然 SVM 在某些方面有其局限性,但通过合理选择参数和核函数,可以在许多实际应用中取得优异的效果。