在Python中，SVM是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写，它是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。SVM的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，以此来区分不同类别的数据点，并且最大化这个超平面与最近数据点之间的间隔，以提高分类的鲁棒性和泛化能力。
监督学习算法：
SVM用于标记已知类别的数据集，通过学习数据特征来预测新数据的类别。
二分类问题：
最初SVM设计用于二分类问题，但可以通过一些技术扩展到多分类问题。
最大化间隔：
SVM的目标是找到一个超平面，使得离超平面最近的点（支持向量）之间的间隔最大化。
核函数：
对于非线性问题，SVM可以通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据在高维空间中变得线性可分。
广泛应用：
SVM在数据挖掘、图像分类、文本分类、生物信息学等领域有广泛应用。
在Python中，可以使用如`scikit-learn`库中的`SVC`类来实现SVM算法。