支持向量机(SVM)详解：原理、应用与案例

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的有监督学习算法，由Vapnik等人在1995年首次提出。SVM的基本思想是将数据映射到高维空间中，使不同类别的数据在空间中有明显的分界面，然后通过寻找最优分界面来进行分类或回归。

SVM的核心是找到最优分界面，也就是最大化Margin（间隔），Margin是指分类边界与最近的数据点之间的距离，最大化Margin能够提高分类器的鲁棒性和泛化能力。在实际应用中，由于数据往往不是线性可分的，SVM通过引入核函数来将数据从原始空间映射到高维空间中，从而实现非线性分类。

SVM在分类和回归问题中均具有良好的表现，并且在实际应用中被广泛使用。本文将对SVM的原理、优化算法、核函数、参数调整等方面进行介绍，并且通过实验验证其在分类问题中的效果。