它是一种监督学习算法，通常用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优超平面，将不同类别的样本点在高维空间中区分开来。在分类问题中，SVM通过构造一个最大间隔超平面来实现分类，使得同一类别的样本点尽可能远离该超平面，不同类别的样本点尽可能靠近该超平面。SVM是一种有效的分类算法，具有较好的泛化能力和较高的准确率。
SVM是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写，是一种机器学习算法。它是一种监督学习算法，通常用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优超平面，将不同类别的样本点在高维空间中区分开来。在分类问题中，SVM通过构造一个最大间隔超平面来实现分类，使得同一类别的样本点尽可能远离该超平面，不同类别的样本点尽可能靠近该超平面。SVM是一种有效的分类算法，具有较好的泛化能力和较高的准确率。