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在[[机器学习]]中，支持向量机 support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络<ref name="cortes95">[https://en.wikipedia.org/wiki/Corinna_Cortes Cortes, Corinna]; Vapnik, Vladimir N. (1995). "Support-vector networks". [https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_Learning_(journal) Machine Learning]. 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018</ref>）指的是一种有'''监督式学习'''模型及其相关的学习算法，广泛用于[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98 分类]及[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E5%88%86%E6%9E%90 回归分析]。当给定一组训练实例，并标记这些训练实例属于两个类别的其中之一，SVM训练算法基于这些实例创建一个模型将新的实例归类为两个类别中的一个，使其成为非概率'''二元线性分类器'''(尽管SVM中有些方法如[https://en.wikipedia.org/wiki/Platt_scaling 概率输出]会在概率分类集合中使用)。SVM模型将实例表示为空间中的点，使得不同类别的实例被尽可能明显的间隔所分开。然后，新的实例将被映射到同一空间中，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测其所属类别。

在[[机器学习]]中，'''支持向量机 support vector machine'''，常简称为SVM，又名支持向量网络<ref name="cortes95">[https://en.wikipedia.org/wiki/Corinna_Cortes Cortes, Corinna]; Vapnik, Vladimir N. (1995). "Support-vector networks". [https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_Learning_(journal) Machine Learning]. 20 (3): 273–297. doi:10.1007/BF00994018</ref>）指的是一种有'''监督式学习'''模型及其相关的学习算法，广泛用于[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98 分类]及[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E5%88%86%E6%9E%90 回归分析]。当给定一组训练实例，并标记这些训练实例属于两个类别的其中之一，SVM训练算法基于这些实例创建一个模型将新的实例归类为两个类别中的一个，使其成为非概率'''二元线性分类器'''(尽管SVM中有些方法如[https://en.wikipedia.org/wiki/Platt_scaling 概率输出]会在概率分类集合中使用)。SVM模型将实例表示为空间中的点，使得不同类别的实例被尽可能明显的间隔所分开。然后，新的实例将被映射到同一空间中，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测其所属类别。