我在研究支持向量机，想了解决策边界与最优超平面之间的区别？它们似乎都被描述为用于分隔数据点的线。

回答：

对于线性支持向量机，决策边界是一个（仿射）超平面。

对于非线性核支持向量机，支持向量机的决策边界在原始特征空间中不是一个超平面，而是一个非线性超曲面（维度为n_features - 1的曲面），其形状取决于核的类型。

然而，核函数可以被解释为从原始特征空间到某个核空间的非线性映射。在核空间中，支持向量机的决策函数是一个超平面。这里有一个视频，它直观地描述了多项式核情况下两者之间的关系。