作为一种分类算法，支持向量机的基本原理是什么？ 支持向量机适合解决什么问题？ 支持向量机常用在哪些领域？ 支持向量机常用的核函数有哪些？ 核函数的选择对支持向量机的性能有何影响？

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作为一种分类算法，支持向量机的基本原理是通过寻找最优决策边界来实现分类。其基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分，然后在该空间中寻找最优决策边界，最终将决策边界映射回原始空间中。支持向量机适合解决二元分类问题，可以通过调整参数来平衡模型的复杂度和准确性。支持向量机常用在图像识别、文本分类、生物信息学等领域。支持向量机常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。不同的核函数对支持向量机的性能有不同的影响，例如径向基核函数可以处理非线性可分问题，但是容易过拟合。