什麼是支援向量機（SVM）？
在機器學習中，支援向量機（SVM，也稱為支援向量網路）是一種監督學習模型，具有相關的學習演演算法，用於分析資料進行分類和迴歸分析。SVM是由AT＆T貝爾實驗室的Vladimir Vapnik與同事（Boser等，1992年，Guyon等，1993年，Cortes和Vapnik，1995年，Vapnik等，1997年[citation needed]）開發的，是最強大的預測方法之一，基於Vapnik（1982年，1995年）和Chervonenkis（1974年）提出的統計學習框架或VC理論。給定一組標記為屬於兩個類別之一的訓練示例，SVM訓練演演算法構建一個模型，將新示例分配給其中一個類別，使其成為非機率二元線性分類器（儘管存在使用SVM進行機率分類設定的Platt縮放等方法）。SVM將訓練示例對映到空間中的點，以最大化兩個類別之間間隔的寬度。然後，將新示例對映到同一空間，並根據它們落在間隔的哪一側來預測它們屬於哪個類別。

除了執行線性分類外，SVM還可以使用所謂的核技巧高效地執行非線性分類，將其輸入隱式對映到高維特徵空間。

由Hava Siegelmann和Vladimir Vapnik建立的支援向量聚類演演算法將支援向量的統計資料應用於未標記的資料進行分類，這些資料集需要無監督學習方法，試圖找到資料的自然聚類到組，並根據這些聚類對映新資料。
SVM 代表“支援向量機”。它是一種用於監督學習任務的機器學習模型。它在深度學習起飛之前的20 世紀90 年代和2000 年代初很流行。經典用例是二元分類，但它的擴充套件也可以像回歸一樣進行多標籤分類。核方法極大地增強了 SVM 執行非線性機器學習任務的能力。