通俗解释一下支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类机器学习模型，它的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分隔开来。所谓超平面，指的是在数据空间中的一个划分界面，它可以将不同类别的数据分开。SVM 通过寻找离超平面最近的一些数据点，来确定超平面的位置和大小，这些数据点被称为“支持向量”，因为它们对于确定超平面起到了至关重要的作用。SVM 模型的优点是对于高维数据和小样本数据的处理效果比较好，可以有效地避免过拟合问题。