支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，尤其擅长处理分类问题。🌟它通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开，这个超平面能够最大化两类数据之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。🎯
在面对线性不可分的数据时，SVM可以通过核函数(kernel function)进行非线性映射，将数据转换到高维空间中实现线性可分。💫常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基核(RBF)等。每种核函数都有其适用场景，选择合适的核函数对于提升模型性能至关重要。
此外，SVM还具有鲁棒性强、对小样本数据表现良好等特点，在人脸识别、文本分类等领域有着广泛应用。🤩尽管计算复杂度较高，但随着技术进步，SVM依然是解决复杂分类问题的有效工具之一。💻
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