什么是支持向量机分类器？

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，并且使得离超平面最近的样本点到该超平面的距离最大化。

在二分类问题中，SVM通过寻找一个最优的超平面来将两个不同类别的样本点分开。这个超平面可以被看作是一个决策边界，将样本点划分为两个类别。而支持向量则是离超平面最近的样本点，它们决定了超平面的位置和方向。

SVM的优势在于它能够处理高维数据，并且对于小样本数据集也有较好的表现。此外，SVM还可以通过核函数将非线性问题转化为线性问题，从而提高分类的准确性。

总结一下，支持向量机分类器是一种基于最优超平面的机器学习算法，用于解决分类问题，并且能够处理高维和非线性数据。