解释一下支持向量机（SVM）的工作原理，要求输出格式如下：
1. 不超过3个段落；
2. 每个段落的字数为100-150的整数；
3. 段落之间转换自然；
4. 第一个段落主要介绍SVM的基本概念；
5. 第二个段落着重解释SVM如何通过最大化间隔来寻找最优决策超平面；
6. 第三个段落讨论SVM解决非线性问题时常用的技术，如核技巧。
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM的基本思想是找到一个超平面，使得该超平面能够将不同类别的数据点尽可能清晰地分开。在实现这一点时，SVM主要关注的是那些最接近决策边界的数据点，即支持向量，它们在定义决策边界上起着关键作用。支持向量机的目标是不仅实现分类，而且要使分类决策面具有尽可能强的泛化能力，通过这种方法提高模型在未知数据中的表现。此外，SVM还巧妙地利用了对偶问题求解方法，使得在复杂特征空间中寻找最优超平面变得更加高效。
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