SVMとは何か？
機械学習において、サポートベクターマシン（SVM、サポートベクターネットワークとも）は、分類や回帰分析のためにデータを分析する、関連する学習アルゴリズムを持つ教師あり学習モデルである。AT&Tベル研究所でVladimir Vapnikと同僚たちによって開発された（Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997[要出典]）SVMは、Vapnik (1982, 1995)とChervonenkis (1974)によって提案された統計的学習フレームワークまたはVC理論に基づいており、最も頑健な予測手法の1つである。それぞれが2つのカテゴリの1つに属するとマークされた訓練例の集合が与えられると、SVM訓練アルゴリズムは、新しい例を1つのカテゴリかもう1つのカテゴリに割り当てるモデルを構築し、SVMを非確率論的2値線形分類器とする（ただし、確率論的分類設定でSVMを使用するプラット・スケーリングなどの手法が存在する）。SVMは、2つのカテゴリー間のギャップの幅を最大にするように、訓練例を空間の点にマッピングする。そして、新しい例は同じ空間にマップされ、ギャップのどちら側に属するかに基づいてカテゴリーに属すると予測される。

線形分類を行うことに加え、SVMはカーネルトリックと呼ばれる、暗黙のうちに入力を高次元特徴空間にマッピングする方法を用いて、効率的に非線形分類を行うことができる。

Hava SiegelmannとVladimir Vapnikによって作られたサポートベクター・クラスタリング・アルゴリズムは、サポートベクター・マシン・アルゴリズムで開発されたサポートベクトルの統計量を、ラベル付けされていないデータを分類するために応用する。
SVMとは""サポート・ベクトル・マシン""の略である。教師あり学習タスク用の機械学習モデルである。ディープラーニングが流行する前の1990年代から2000年代初頭にかけて流行した。古典的なユースケースは二値分類だが、その拡張により、回帰だけでなく複数ラベルの分類もできるようになった。カーネル法は、非線形機械学習タスクを実行するSVMの能力を大幅に向上させた。