支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它通过寻找最优超平面来区分不同类别的数据点，从而实现高效预测。✨

在SVM中，核心思想是找到一个能够最大化两类数据之间间隔的决策边界。这种“最大间隔”策略使得模型具有良好的泛化能力，尤其适合处理高维空间中的复杂数据。🎯 当数据线性不可分时，SVM还可以通过核函数（如RBF核或多项式核）将数据映射到更高维度的空间，以实现非线性分类。🚀

此外，SVM对异常值有较强的鲁棒性，并且能够在小样本情况下表现出色，因此被广泛应用于图像识别、文本分类等领域。然而，其计算复杂度较高，尤其是在大规模数据集上表现受限。🧐

总之，SVM以其独特的数学理论和广泛应用场景，在机器学习领域占据重要地位！💻📈