SVM 要找到间隔最大的分类平面，这里即求两点(0,-1),(2,3)的垂直平分线。

在构建线性支持向量机（SVM）时，我们需要找到一个最优的超平面，这个超平面将正样本和负样本尽可能地分开，同时最大化两类之间的间隔。

给定样本点：
- 正样本特征向量：\((0, -1)\)
- 负样本特征向量：\((2, 3)\)

我们需要找到一个线性方程 \(ax + by + c = 0\)，使得这两个点在超平面两侧。

对给定的选项进行分析：

1. **选项 A: \(2x + y = 4\)**
- 将正样本代入：\(2(0) + (-1) = -1 \neq 4\)
- 将负样本代入：\(2(2) + 3 = 7 \neq 4\)

2. **选项 B: \(x + 2y = 5\)**
- 将正样本代入：\(0 + 2(-1) = -2 \neq 5\)
- 将负样本代入：\(2 + 2(3) = 8 \neq 5\)

3. **选项 C: \(x + 2y = 3\)**
- 将正样本代入：\(0 + 2(-1) = -2 \neq 3\)
- 将负样本代入：\(2 + 2(3) = 8 \neq 3\)

4. **选项 D: \(2x - y = 0\)**
- 将正样本代入：\(2(0) - (-1) = 1 \neq 0\)
- 将负样本代入：\(2(2) - 3 = 1 \neq 0\)

分析发现，以上四个方程均无法在两个样本间完美划分，并且是候选选项问题，需要在问题建模基础上进行进一步具体分析来得出合适分类面，在选择中没有理想选项使得样本在超平面两侧。此处选项可能存在设题问题没有合适结果。理论上在维度不够的情况下，直接求解支持向量机需要计算优化相关内容可进阶学习支持向量机优化。