在支持向量机（Support Vector Machine，SVM）中，W（通常写作w）是描述模型超平面方向的向量。具体来说，W是超平面法向量，它与超平面的垂直方向一致。
在SVM中，我们的目标是找到一个最佳的超平面，这个超平面能够将不同类别的数据点尽可能分开。这个超平面不仅应该尽可能地远离两类数据点，还应该最大化两类数据点到超平面的距离，即最大化间隔（margin）。
超平面的一般形式可以表示为：
[ w cdot x + b = 0 ]
其中，( w ) 是法向量，( x ) 是特征向量，( b ) 是偏置项（或截距），它决定了超平面的位置。
在SVM中，( w ) 的长度与间隔有关，即：
[ text{间隔
