线性支持向量机和非线性支持向量机

线性支持向量机（Linear Support Vector Machine，简称LSVM）和非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machine，简称NLSVM）都是常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。

线性支持向量机是一种基于超平面的分类器，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现分类。其目标是找到一个能够将不同类别的样本分开的超平面，并且使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。这些离超平面最近的样本点被称为支持向量。线性支持向量机可以通过核函数的引入进行非线性分类。

非线性支持向量机是在线性支持向量机的基础上引入了核函数的概念，通过将样本映射到高维特征空间中，使得原本线性不可分的样本在新的特征空间中变得线性可分。常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。非线性支持向量机可以处理更加复杂的分类问题。