灰灰用易懂的方式深入讲解支持向量机（SVM）

这篇博文是灰灰撰写的第一篇文章，旨在为读者初步认识SVM提供一个引导性的介绍。在写作过程中，参考并学习了诸多优秀作者的研究成果，并结合自身理解进行了归纳与整理，最终形成了以下内容。
在此，首先感谢v_JULY_v博主，其撰写的《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》对本人帮助极大，可以说是在前人研究的基础上进行的进一步探索。
不作过多赘述，本次博文的主要目标是帮助读者对支持向量机有一个基本的认识。文章结构如下：
1 什么是支持向量机
2 初识SVM-线性SVM算法的数学建模
3 SVM应用
4 总结

支持向量机概念解析

需从以下四个维度进行理解：

什么是机器学习中的分类？
通常人们会认为分类就是将一些事物或样本按照类别进行区分，但实际上，分类是一种机器学习的手段，也可称为模式识别，或者在概率统计中被称作判别分析问题。
严格来说，分类是数据挖掘领域中一项极为关键的任务，当前在商业场景中应用最为广泛（例如分析型CRM系统中的客户分类模型、客户流失预测模型以及客户盈利分析等，其本质均属于分类问题）。分类的目标在于构建一个