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一、支持向量机：
SVM 即支持向量机（Support Vector Machine）， 是有监督学习算法的一种，用于解决数据挖掘或模式 识别领域中数据分类问题。
二、基本原理：
SVM 算法即寻找一个分类器使得超平面和最近的数 据点之间的分类边缘（超平面和最近的数据点之间的 间隔被称为分类边缘）最大，对于 SVM 算法通常认 为分类边缘越大，平面越优，通常定义具有“最大间 隔”的决策面就是 SVM 要寻找的最优解。并且最优 解对应两侧虚线要穿过的样本点，称为“支持向量”。 其处理的基本思路为：把问题转化为一个凸二次规划 问题，可以用运筹学有关思想进行求解：①目标函数 在线性 SVM 算法中，目标函数显然就是那个”分类间 隔”，使分类间隔最大 ②约束条件 即决策面，通常需 要满足三个条件：1）确定决策面使其正确分类 2）决 策面在间隔区域的中轴线 3）如何确定支持向量 因此求解 SVM 问题即转化为求解凸二次规划的最优化问题。
支持向量机就是用来分割数据点那个分割面，他的位置是由支持向量确定的(如果支持 向量发生了变化，往往分割面的位置也会随之改变), 因此这个面就是一个支持向量确定的 分类器即支持向量机。
线性可分数据的二值分类机理：系统随机产生一个超平面并移动它，直到训练集中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧。显然，这种机理能够解决线性分类问题，但不能够保证产生的超平面是最优的。支持向量机建立的分类超平面能够在保证分类精度的同时， 使超平面两侧的空白区域最大化，从而实现对线性可分问题的最优分类。
SVM 的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样 本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化力（推广能力）
“支持向量”：则是指训练集中的某些训练点，这些点最靠近分类决策面，是最难分类的数据点。
SVM：它是一种有监督（有导师）学习方法，即已知训练点的类别，求训练点和类别
之间的对应关系，以便将训练集按照类别分开，或者是预测新的训练点所对应的类别。
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