Опишите, как работает метод опорных векторов (SVM) и его связь с линейными моделями.

SVM ищет разделяющую границу с большим зазором между классами; soft margin допускает нарушения с регулируемым штрафом. Линейный SVM — линейная модель, а ядро позволяет нелинейную границу.

Решение определяется опорными объектами, близкими к границе или нарушающими её. Параметр C управляет компромиссом между шириной зазора и штрафом за ошибки. Kernel trick задаёт скалярные произведения в пространстве признаков без явного построения этого пространства. Масштабирование признаков важно; kernel SVM может быть дорогим на больших выборках.