2、SVM的决策边界

       在分类问题中，很多时候有多个解，如下图左边所示，在理想的线性可分的情况下其决策平面会有多个。而SVM的基本模型是，在特征空间上找到***的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，SVM算法计算出来的分界会保留对类别最大的间距，即有足够的余量，如下图右边所示。

3、SVM中的核函数

       在解决线性不可分问题时，它可以通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。如下图所示，通过核函数的引入，将线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内，使得数据在特征空间内是可分的。如下图所示：

高斯核函数是无穷维的