मशीन लर्निंग में, सपोर्ट वेक्टर मशीनें (एसवीएम, वेक्टर नेटवर्क का भी समर्थन करती हैं) संबंधित लर्निंग एल्गोरिदम के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल हैं जो वर्गीकरण और प्रतिगमन विश्लेषण के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं। व्लादिमीर वापनिक द्वारा सहयोगियों के साथ एटी एंड टी बेल लेबोरेटरीज में विकसित (बोसेर एट अल., 1992, गयोन एट अल., 1993, कोर्टेस और वापनिक, 1995, वापनिक एट अल., 1997[उद्धरण वांछित]) एसवीएम सबसे मजबूत भविष्यवाणी में से एक है विधियाँ, वापनिक (1982, 1995) और चेर्वोनेंकिस (1974) द्वारा प्रस्तावित सांख्यिकीय शिक्षण ढाँचे या वीसी सिद्धांत पर आधारित हैं। प्रशिक्षण उदाहरणों के एक सेट को देखते हुए, प्रत्येक को दो श्रेणियों में से एक के रूप में चिह्नित किया गया है, एक एसवीएम प्रशिक्षण एल्गोरिदम एक मॉडल बनाता है जो एक श्रेणी या दूसरे को नए उदाहरण प्रदान करता है, जिससे यह एक गैर-संभाव्य बाइनरी रैखिक क्लासिफायरियर बन जाता है (हालांकि प्लैट जैसी विधियां संभाव्य वर्गीकरण सेटिंग में एसवीएम का उपयोग करने के लिए स्केलिंग मौजूद है)। एसवीएम प्रशिक्षण उदाहरणों को अंतरिक्ष में बिंदुओं पर मैप करता है ताकि दो श्रेणियों के बीच अंतर की चौड़ाई को अधिकतम किया जा सके। फिर नए उदाहरणों को उसी स्थान पर मैप किया जाता है और अनुमान लगाया जाता है कि वे अंतराल के किस तरफ आते हैं, उसके आधार पर एक श्रेणी से संबंधित हैं।

रैखिक वर्गीकरण करने के अलावा, एसवीएम कुशलतापूर्वक कर्नेल ट्रिक का उपयोग करके एक गैर-रेखीय वर्गीकरण कर सकते हैं, जो उनके इनपुट को उच्च-आयामी फीचर स्थानों में मैप करता है।

हावा सीगलमैन और व्लादिमीर वापनिक द्वारा बनाया गया सपोर्ट वेक्टर क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, बिना लेबल वाले डेटा को वर्गीकृत करने के लिए, सपोर्ट वेक्टर मशीन एल्गोरिदम में विकसित सपोर्ट वेक्टर के आंकड़ों को लागू करता है। समूहों में डेटा की प्राकृतिक क्लस्टरिंग और फिर, इन समूहों के अनुसार नए डेटा को मैप करना।
एसवीएम का अर्थ है ""सपोर्ट वेक्टर मशीन"। यह पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल है। यह गहन शिक्षण शुरू होने से पहले 1990 और 2000 के दशक में लोकप्रिय था। क्लासिक उपयोग का मामला बाइनरी वर्गीकरण है, लेकिन इसका विस्तार भी हो सकता है हम प्रतिगमन के रूप में मल्टी-लेबल वर्गीकरण करते हैं। कर्नेल विधियों ने गैर-रेखीय मशीन सीखने के कार्यों को करने के लिए एसवीएम की क्षमता को काफी बढ़ाया है।
मशीन लर्निंग में, सपोर्ट वेक्टर मशीनें (एसवीएम, वेक्टर नेटवर्क का भी समर्थन करती हैं) संबंधित लर्निंग एल्गोरिदम के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल हैं जो वर्गीकरण और प्रतिगमन विश्लेषण के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं। व्लादिमीर वापनिक द्वारा सहयोगियों के साथ एटी एंड टी बेल लेबोरेटरीज में विकसित (बोसेर एट अल., 1992, गयोन एट अल., 1993, कोर्टेस और वापनिक, 1995, वापनिक एट अल., 1997[उद्धरण वांछित]) एसवीएम सबसे मजबूत भविष्यवाणी में से एक है विधियाँ, वापनिक (1982, 1995) और चेर्वोनेंकिस (1974) द्वारा प्रस्तावित सांख्यिकीय शिक्षण ढाँचे या वीसी सिद्धांत पर आधारित हैं। प्रशिक्षण उदाहरणों के एक सेट को देखते हुए, प्रत्येक को दो श्रेणियों में से एक के रूप में चिह्नित किया गया है, एक एसवीएम प्रशिक्षण एल्गोरिदम एक मॉडल बनाता है जो एक श्रेणी या दूसरे को नए उदाहरण प्रदान करता है, जिससे यह एक गैर-संभाव्य बाइनरी रैखिक क्लासिफायरियर बन जाता है (हालांकि प्लैट जैसी विधियां संभाव्य वर्गीकरण सेटिंग में एसवीएम का उपयोग करने के लिए स्केलिंग मौजूद है)। एसवीएम प्रशिक्षण उदाहरणों को अंतरिक्ष में बिंदुओं पर मैप करता है ताकि दो श्रेणियों के बीच अंतर की चौड़ाई को अधिकतम किया जा सके। फिर नए उदाहरणों को उसी स्थान पर मैप किया जाता है और अनुमान लगाया जाता है कि वे अंतराल के किस तरफ आते हैं, उसके आधार पर एक श्रेणी से संबंधित हैं।

रैखिक वर्गीकरण करने के अलावा, एसवीएम कुशलतापूर्वक कर्नेल ट्रिक का उपयोग करके एक गैर-रेखीय वर्गीकरण कर सकते हैं, जो उनके इनपुट को उच्च-आयामी फीचर स्थानों में मैप करता है।

हावा सीगलमैन और व्लादिमीर वापनिक द्वारा बनाया गया सपोर्ट वेक्टर क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, बिना लेबल वाले डेटा को वर्गीकृत करने के लिए, सपोर्ट वेक्टर मशीन एल्गोरिदम में विकसित सपोर्ट वेक्टर के आंकड़ों को लागू करता है। समूहों में डेटा की प्राकृतिक क्लस्टरिंग और फिर, इन समूहों के अनुसार नए डेटा को मैप करना।