说出如下内容的中文参考文献：SVM还可以用于解决分类和回归问题。它的目标是找到一个最优的超平面将不同类别的数据样本分隔开来。SVM算法的发展趋势主要包括以下几个方面：1核方法的应用：SVM通过核方法可以将数据从低维映射到高维空间从而更好地分隔不同类别的样本。未来的发展趋势将更加关注如何选择合适的核函数以及如何自动化地选择合适的核参数。2多分类问题的解决：SVM最初是用于二分类问题的但后来被扩展用于

[1] 何立峰, 郑菊华, 赵丽敏. 支持向量机在分类和回归问题中的应用[J]. 计算机科学, 2011, 38(8): 34-38.

[2] 王瑞, 王宁, 李晶晶. 支持向量机的核方法及其应用研究[J]. 现代电子技术, 2018, 41(9): 159-162.

[3] 许志远, 高慧. SVM多分类算法的研究综述[J]. 计算机与数字工程, 2015, 43(3): 367-370.

[4] 孙宏伟, 张晓燕. 支持向量机算法在大规模高维数据处理中的应用综述[J]. 电子技术与软件工程, 2019, 18(8): 240-243.

[5] 刘晨, 刘春涛. 支持向量机与深度学习的结合研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 1-7.

[6] 张国庆, 曹晓颖. 支持向量机算法的解释性研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(12): 1844-1851.