什么是支持向量机（SVM）？
支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法，用于解决分类或回归问题。它更适合分类，但有时对回归也非常有用。SVM算法的本质是在不同的数据类型之间找到一个超平面来创建边界。在二维空间中，这个超平面是一条直线。
在 SVM算法中，我们在 N 维空间中绘制数据集中的每个数据项，其中 N 是数据中特征/属性的数量。接下来，我们找到最佳的超平面来对不同类型的数据进行分类。因此我们可以了解到SVM 本质上只能解决二分类的问题（即，在两个类之间进行选择）。但是，如今有多种技术可用于解决多分类的问题。
支持向量机（SVM）解决多分类问题
为了在多分类问题上使用SVM，我们可以为每一类数据创建一个二元分类器。每个分类器的两个结果将是：
数据点属于该类或
数据点不属于该类或
例如，在水果分类问题中，要进行多类分类，我们可以为每个水果创建一个二元分类器。例如，“芒果”类，将有一个二元分类器来预测它是芒果还是不是芒果。选择得分最高的分类器作为 SVM 的输出。
复杂的 SVM（非线性可分）
SVM对线性可分数据进行分类有比较好的表现。线性可分数据是任何可以绘制在图形中并且可以使用直线进行分类的数据。
