支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习模型。它通过在高维空间中寻找最优超平面来实现数据的最佳分割，这一过程旨在最大化分类间隔，从而提高模型的泛化能力。SVM的核心思想是将输入数据映射到一个高维特征空间，并在这个空间中找到一个最优的分割超平面，使得两类数据之间的间隔最大。这种策略有助于提高模型对未知数据的预测性能。

SVM适用于多种场景，如文本分类、图像识别、生物信息学等。在文本分类中，SVM可以有效地处理大量稀疏特征的数据集；在图像识别领域，通过适当的核函数选择，SVM能够捕捉到复杂的非线性关系。此外，SVM还具有较强的鲁棒性，即使面对少量异常值也能保持较好的分类效果。

然而，SVM也有其局限性。首先，对于大规模数据集，SVM的训练时间较长，尤其是在使用高斯核等复杂核函数时。其次，SVM的结果解释性较差，这使得它在需要清晰解释模型决策过程的应用场景中不如决策树或逻辑回归那样受欢迎。最后，SVM对参数的选择非常敏感，不恰当的参数设置可能严重影响模型性能。

为了克服这些限制，研究人员开发了多种改进算法和技术。例如，通过采用随机梯度下降法优化训练过程，可以显著加快SVM的学习速度；利用集成学习方法，如Bagging或Boosting与SVM结合，可以在保持较高准确率的同时提升模型的泛化能力和鲁棒性；通过自动调参技术，如网格搜索或贝叶斯优化，可以有效解决参数选择问题。

总之，支持向量机作为一种强大的机器学习工具，在众多领域展现出了卓越的性能。尽管存在一些挑战，但随着研究的深入和技术的进步，SVM及其变体将继续在人工智能领域发挥重要作用。