支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。在二维空间中，这个超平面可以被看作是一条直线，但在更高维度的空间中，它可能是一个平面或者更复杂的决策边界。SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kernel trick），它能够在高维空间中有效地执行分类任务，而无需显式地映射数据到高维空间。
基本原理
SVM工作的基本原理是寻找最大间隔超平面（Maximum Margin Hyperplane）。这个超平面的选择基于最大化数据点到超平面的最小距离，即间隔（margin）。支持向量是最接近超平面的数据点，它们直接影响超平面的位置和方向。通过最大化支持向量之间的距离，SVM确保了分类的泛化能力和鲁棒性。
核技巧
在处理非线性可分问题时，SVM使用一种称为核技巧的方法，将原始数据映射到一个更高维度的空间，使得数据在新空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和sigmoid核。
Python代码示例
下面是一个使用Python中的scikit-learn库实现的SVM分类器的简单示例。我们将使用著名的鸢尾花（Iris）数据集，这是一个包含3种鸢尾花的150个样本的数据集，每种花有50个样本，每个样本有4个特征。
首先，安装scikit-learn库（如果尚未安装）&