支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，可以用于解决多种类型的问题。以下是SVM可以处理的一些常见问题：
1. 分类问题：SVM是解决二分类问题（如垃圾邮件检测、情感分析等）的主要算法之一。它可以将数据集分为两个类别，并找到最佳的超平面来分隔它们。
2. 多分类问题：虽然SVM最初是为二分类问题设计的，但也可以通过一些技巧（如一对多或一对一策略）扩展到多分类问题。
3. 回归问题：虽然SVM更常用于分类问题，但也可以用于回归问题（如房价预测、股票价格预测等）。这种类型的SVM被称为支持向量回归（SVR）。
4. 异常检测：SVM可以用于检测数据集中的异常值，这在金融、网络安全等领域非常有用。
5. 聚类：虽然SVM不是专门用于聚类的算法，但可以通过一些技巧（如使用SVM的软边界）来实现聚类。
6. 图像识别：SVM在图像识别领域非常流行，因为它可以有效地处理高维数据。
7. 文本分类：SVM可以用于文本分类问题，如情感分析、主题分类等。
8. 生物信息学：SVM在生物信息学领域也有广泛应用，如基因表达分析、蛋白质结构预测等。
9. 推荐系统：SVM可以用于推荐系统，通过学习用户和物品之间的关系来预测用户可能喜欢的物品。
10. 语音识别：SVM在语音识别领域也有应用，可以用于识别语音中的特定词汇或短语。
SVM是一种非常灵活的算法，可以应用于各种领域和问题。然而，对于某些特定问题，可能需要调整参数或使用其他算法。
