SVM中支持向量的作用是什么？支持向量的系数和不等式约束条件的关系是怎样的？

支持向量在SVM中的作用是决定分类超平面的位置和方向。它们是距离分类超平面最近的样本点，它们的坐标和对应的输出值被用来计算分类超平面的参数。由于只有支持向量对分类超平面的位置和方向有影响，因此SVM的训练过程可以仅考虑这些点，从而大大减少计算量。

支持向量的系数与不等式约束条件的关系是，对于每个支持向量，都有一个对应的系数，称为拉格朗日乘子，它们满足不等式约束条件。这些系数可以通过求解拉格朗日对偶问题得到。如果一个样本点是支持向量，则它对应的系数大于0，而其他样本点的系数为0。这些系数还可以用于计算分类超平面的法向量和偏置项。