## 結論

支持向量機是一種強大的分類算法，它通過在特征空間中尋找最優超平面來區分不同類別的數據點。SVM在處理高維數據和非線性問題時表現出色，并且具有很好的泛化能力。盡管存在一些挑戰，如核函數的選擇和計算復雜性，SVM仍然是許多[機器學習](http://www.dlbhg.com/wiki/machine-learning/)問題的首選解決方案之一。希望本文能夠幫助讀者更好地理解SVM的基本概念、工作原理和應用。