有监督学习：需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道数据属于哪一类。
可以做2分类
也可以多分类 （1）1V1
(2)1V多
VM就是帮我们找到一个超平面 ，这个超平面能将不同样本划分，使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离(分类间隔)最大化，在这个过程中 支持向量 就是离 分类超平面 最近的样本点，如果确定了支持向量也就确定了这个超平面，所以支持向量决定了分类间隔是多少，在最大间隔以外的样本点，对分类都没有意义。
简单来说 就是找出支持向量，这个是定线的 别的对线影响不大
常用的是是线性核 高斯核