基于SVM的分类器实验总结：

SVM是一种基于最大间隔分隔超平面的分类方法，具有较好的泛化性能，适用于高维度和非线性可分的数据集。

SVM的核心思想是通过求解一个凸优化问题来找到最佳的分隔超平面，同时考虑到数据的分布情况和误分类的惩罚。

SVM的优化问题可以通过二次规划求解，或者通过拉格朗日对偶问题化简为一个只涉及内积的形式，从而可以使用核函数来解决非线性可分问题。

SVM的分类器可以通过调整超参数来适应不同的数据集，其中最重要的超参数是惩罚系数C和核函数的类型和参数。

实验结果表明，SVM在许多数据集上都能取得较好的分类性能，但对于大规模数据集和高维度数据集，其训练时间和内存开销较大，需要使用优化算法或者特殊的数据结构来加速。

在实际应用中，SVM常用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域，也可以与其他机器学习算法组合使用来提高分类性能。