支持向量機算法原理介紹如下：
支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）是壹種廣泛應用的機器學習算法，主要用於解決支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）是壹種廣泛應用的機器學習算法，主要用於解決二分類問題。其基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，這個間隔最大使它有別於感知機。
在有限維度向量空間中，如果樣本是線性不可分的，那麽我們可以將其映射到更高維度的向量空間裏。在新的空間中，我們再通過間隔最大化的方式找到壹個劃分超平面，將不同類別的樣本分開。這個超平面就是我們要找的最優分割面，它能夠使得兩個點集到此平面的最小距離最大，也就是邊緣點到此平面的距離。
為了求解這個最優超平面，我們需要控制函數距離和函數距離來找到超平面的w和b值。這個過程可以通過放縮w和b值來實現。此外，值得註意的是，SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。通過這種核技巧，SVM可以處理線性不可分的問題，從而大大擴展了其應用範圍。