介绍一下支持向量机的概念，并给出参考文献

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，能够将不同类别的样本点分开，并且与最靠近它们的样本之间的间隔最大化。

SVM算法的原理涉及到统计学习理论和凸优化等领域的知识。它可以处理高维特征空间中的数据，并且在训练过程中只需要存储少数支持向量，因此占用内存较少。此外，通过选择合适的核函数，SVM还可以处理非线性问题。

关于支持向量机的详细介绍和算法推导，可以参考以下文献：

1. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3), 273-297.
2. Burges, C. J. (1998). A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data mining and knowledge discovery, 2(2), 121-167.
3. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer.
4. Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.

这些参考文献提供了对支持向量机算法原理和应用的深入解释，可以帮助你更好地理解和应用支持向量机。