支持向量机的原理是什么？面对非线性可分的数据怎么处理？

支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本原理是将数据映射到高维空间，使得在该空间中可以找到一个超平面来最大化分类器的边际（即正负样本之间的距离），从而达到最优分类的目的。

当面对非线性可分的数据时，SVM可以通过使用核函数来进行处理，将数据映射到更高维度的空间中，使得数据变得线性可分。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。其中，高斯核函数是最常用的核函数之一，它可以将数据映射到无限维的空间中，从而克服了低维空间无法线性分割的问题。在实际应用中，需要根据数据的特点选择合适的核函数。