支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，尤其在分类和回归任务中表现优异。本文将简要介绍 SVM 的基本理论。
1. SVM 的基本思想
SVM 的核心思想是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能分开。这个超平面被称为决策边界。
2. SVM 的数学表达
SVM 的数学表达式为：
[ \max_{w,b} \frac{1}{2} ||w||^2 ]
其中，( w ) 是权重向量，( b ) 是偏置项。
3. SVM 的求解方法
SVM 的求解方法有多种，其中最常用的是序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法。
4. SVM 的应用
SVM 在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学等。
5. 拓展阅读
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