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请高人指点！什么是支持向量机（SVM）？其本质原理是什么？
支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的ATTBell实验室研究小组
在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本 、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等）都取得了成功的应用。
SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法
它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习，以上是摘自本人的毕业设计，如需转载，请通知本人
什么是支持向量机（SVM）以及它的用途？
SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。
广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。
假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成两类，那么有无数多条线可以完成这个任务。在SVM中，寻找一条最优的分界线使得它到两边的margin都最大。
扩展资料：
SVM 的优点
1、高维度：SVM 可以高效的处理高维度特征空间的分类问题。这在实际应用中意义深远。比如，在文章分类问题中，单词或是词组组成了特征空间，特征空间的维度高达 10 的 6 次方以上。
2、节省内存：尽管训练样本点可能有很多，但 SVM 做决策时，仅仅依赖有限个样本（即支持向量），因此计算机内存仅仅需要储存这些支持向量。这大大降低了内存占用率。
3、应用广泛：实际应用中的分类问题往往需要非线性的决策边界。通过灵活运用核函数，SVM 可以容易的生成不同的非线性决策边界，这保证它在不同问题上都可以有出色的表现（当然，对于不同的问题，如何选择最适合的核函数是一个需要使用者解决的问题）。
参考资料来源：百度百科-支持向量机
什么是支持向量机（SVM）以及它的用途
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面.分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小.
它是一种监督式学习的方法,广泛应用于统计分类以及回归分析中.
求支持向量机（SVM）预测程序！！！
直接用matlab里的函数就可以了，参考函数svmtrain()，训练SVM机；
svmclassify()，测试数据