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支持向量机（SVM），Supported Vector Machine,基于线性划分，输出一个最优化的
分隔超平面，该超平面不但能将两类正确分开,且使分类间隔(margin)最大
注意：
SVM的终极目标是求出一个最优的线性分类超平面
当在低维空间中，不能对样本线性可分时，将低维空间中的点映射到高维空间中，使
它们成为线性可分的，再使用线性划分的原理来判断分类边界。
这里有个问题：如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归，可能在高维特征
空间运算时出现"维数灾难"！采用核函数技术(kernel trick)可以有效地解决这样的问题
直接在低维空间用核函数，其本质是用低维空间中的更复杂的运算代替高维空间中的普
通内积。
常用的核函数
当训练数据线性可分时，一般用线性核函数，直接实现可分
gamma值越小，模型越倾向于欠拟合
gamma值越大，模型越倾向于过拟合
1. 关于支持向量机，下列说法正确的是:
A 基于非线性划分
B 支持向量点到最优分类超平面距离越大越好
C 终极目标是求出一个最优的非线性分类超平面
D 以上说法均不正确
2. 关于SVM的核函数，下列说法正确的是:
A rbf核函数的gamma值越小，模型越倾向于过拟合
B 当训练数据线性不可分时，使用线性核函数
C 使用核函数可以有效地解决"维数灾难"的问题
D 以上说法均不正确
1=>B 2=>C
