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"在机器学习的众多算法中，支持向量机就像一位精密的几何学家，总是能找到分离数据的最优边界。" —— 2016年在老虎致远深入研究SVM时的感悟

开篇：一个分类问题的思考​

想象你是一位城市规划师，需要在两个敌对社区之间建造一条隔离带。你的目标是：

1. 完全分离两个社区
2. 隔离带尽可能宽，以减少冲突
3. 对未来扩张有良好的泛化能力

这个看似简单的问题，恰好就是支持向量机（SVM）要解决的核心问题：在高维空间中找到最优的分类超平面。