支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域中一种重要的算法。它是一种二分类模型，它的目的是找到一个超平面来将不同类别的样本分开。SVM 是通过求解一个凸二次规划问题来实现的。
SVM 可以处理线性和非线性分类问题。当样本的特征空间是高维时，SVM 算法具有很好的性能。在处理非线性分类问题时，SVM 采用的核函数可以将样本从原始特征空间映射到更高维的特征空间，使得样本更容易进行线性分类分析。
SVM 在人脸识别、文本分类、图像分类、生物信息学和手写识别等领域得到了广泛的应用。