支持向量機（Support Vector Machines，簡稱SVM）是一種監督式學習算法，常用於分類和回歸問題。SVM的目的是在數據中找到一個最優的決策邊界，讓不同類別的數據盡可能被區分開來。
在SVM中，每個數據點被表示為一個向量，然後通過一個決策邊界（稱為超平面）將不同類別的數據分開。這條超平面是由與其最接近且屬於不同類別的數據點所構成的支持向量來定義的。因此，SVM的目標是最大化距離超平面最近的支持向量的距離（稱為邊緣），這個過程稱為邊緣最大化。
舉例來說，假設有一組二維數據點，其中紅色表示屬於正類，藍色表示屬於負類。以SVM進行分類，可以找到一條直線來將紅點和藍點分開。但這條直線不是唯一的，可能有許多條線都可以達到同樣的效果。在SVM中，尋找的不僅是分類的基本線，而是尋找最優的分類線（即使它不一定是唯一的），以優化邊緣的大小並達到更好的泛化能力。
總之，SVM是一種非常強大的機器學習算法，可以用於許多不同的問題，例如圖像分類、文本分類、手寫辨識等。它的優點包括：可以處理高維數據和非線性數據、對於噪聲和異常值具有魯棒性、可以有效處理小型和大型數據集。
支持向量機（SVM）是一種非線性的機器學習算法，常用於分類和回歸問題。
SVM的目標是找到一個最佳的超平面，使得不同類別的數據點能夠被分類到不同的區域中。
SVM的核心思想是尋找一個最大化邊界（即兩類數據之間的最小距離）的超平面，這個超平面被稱為最優分類器。
SVM的運作過程可以簡單描述為：找到一個最佳的超平面，使得不同類別的數據點能夠被分類到不同的區域中，同時最小化分類錯誤的風險。
SVM常用的核函數包括線性核、多項式核和高斯核等。
在SVM算法中，支持向量是指距離超平面最近的數據點，它們對模型的訓練和預測具有重要的作用。
SVM算法的優點包括具有較高的準確率、能夠處理高維數據和少量的樣本點、抗干擾能力強等。
SVM算法的缺點包括計算複雜度高、對參數的選擇比較敏感，且不易解釋模型。
在實際應用中，SVM算法被廣泛應用於文本分類、圖像識別、生物醫學等領域。