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9.支持向量机

9.1支持向量机的基本原理

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过找到一个最优超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现对数据的分类。最优超平面是指能够将数据集中的不同类别分隔开，并且使两类数据点到超平面的最小距离（即间隔）最大化的超平面。

9.1.1线性可分情况

在最简单的情况下，数据集是线性可分的，即存在一个超平面能够完全将两类数据点分开。假设我们有一个二维数据集，每个数据点用x1,x2表示，类别标签为y∈{?1,1}

对于线