支持向量机：原理、应用及分类

1995年，Vapnik首次提出了支持向量机（SVM）的概念。SVM的核心思想是构建一个超平面，最大化正反例之间的间隔，从而实现样本分类。在处理小样本、高维模式以及非线性识别方面，SVM表现出显著的优势，使其成为国内外研究学者在机器学习领域的研究热点。SVM已被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。支持向量机可分为线性和非线性支持向量机。