简介
掌握机器学习算法不再是天方夜谭的事情。大多数初学者都是从回归模型学起。虽然回归模型简单易学易上手，但是它能解决我们的需求吗？当然不行！因为除了回归模型外我们还可以构建许多模型。
我们可以把机器学习算法看成包含剑、锋刃、弓箭和匕首等武器的兵器库。你拥有各式各样的工具，但是你应该在恰当的时间点使用它们。比如，我们可以把回归模型看做“剑”，它可以非常高效地处理切片数据，但是它却无法应对高度复杂的数据。相反的是，“支持向量机模型”就像一把尖刀，它可以更好地对小数据集进行建模分析。
到目前为止，我希望你已经掌握了随机森林、朴素贝叶斯算法和集成建模方法。不然的话，我建议你应该花一些时间来学习这些方法。本文中，我将会介绍另外一个重要的机器学习算法——支持向量机模型。
什么是支持向量机模型？
支持向量机（SVM）是一种有监督学习的算法，它可以用来处理分类和回归的问题。然而，实际应用中，SVM 主要用来处理分类问题。在这个算法中，首先我们将所有点画在一个 n 维空间中（其中 n 代表特征个数）。然后我们通过寻找较好区分两类样本的超平面来对数据进行分类处理（如下图所示）。
支持向量是观测值的坐标，支持向量机是隔离两个类别的最佳边界（超平面）。
你可以在这里看到关于支持向量的定义和一些实例。
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支持向量机的运行原理
首先，我们已经熟悉了如何利用超平面来区分两个类别的数据。如今急需解决的问题是：“如何找出最佳的超平面？”不要担心，它没有你所想的那么困难！
让我们来看几个例子：
场景一：首先，我们有三个超平面（A、B 和 C）。现在我们需要的是找出区分星星和圆圈的最佳超平面。
