這是什麼?
Context:在機器學習中,支援向量機器 (SVM,也支援向量網路) 是由監控式學習模型與相關的學習演算法分析資料以進行分類和回歸分析. 在AT&T貝爾實驗室由Vladimir Vapnik與同事 (Boser等,1992,Guyon等,1993,Cortes和Vapnik,1995,Vapnik等,1997) 共同研發的SVM是最強大的預測方法之一,它是基於Vapnik (1982,1995) 和Chervonenkis (1974) 提出的統計學習框架或VC理論. 給予一組訓練範例,每個標記為屬於兩個類別中的一組,SVM訓練演算法建立一個模型,將新範例分配到一個或另一類別,使其成為非概率的二元線性分級器 (儘管像Platt縮放這樣的方法存在於使用SVM在概率分級設定中). 這樣才能最大限度地擴大兩類人群之間的差距. 預測屬於某一類別的新例子,  除了進行線性分類之外, SVM 還能有效地使用所謂的核心技巧進行非線性分類,  支援向量叢集演算法是由 Hava Siegelmann 和 Vladimir Vapnik 建立的,它應用在支援向量機器演算法中開發的支援向量的統計,來分類未標籤的資料. 這些資料集需要無監控學習方法,試圖找到資料的自然叢集,然後根據這些叢集繪製新資料.
這種情況在許多國家裡是常見的. 這是一種機器學習模型, 在深度學習發達之前, 經典的用例是二進位制分類, 這樣的方法大大提高了 SVM 執行非線性機器學習任務的能力.