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支持向量機（support vector machine,簡稱 SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的監(jiān)督學習模型，它的工作原理是通過構建一個合適的函數(shù)來擬合訓練數(shù)據(jù)集中的每個示例，從而完成分類任務。SVM利用數(shù)據(jù)的多維特征來學習訓練集中不同類別的示例，從而在訓練集上學習支持向量，以找到最優(yōu)的分類邊界。當新的數(shù)據(jù)點到達時，SVM可以將其正確分類，從而達到監(jiān)督學習的目的。 SVM的特點： （1）SVM是一種屬于機器學習中的監(jiān)督學習方法，具有良好的泛化能力和魯棒性； （2）SVM可以解決線性可分和非線性可分問題； （3）SVM可以解決高維度數(shù)據(jù)分類問題。 拓展知識：SVM的一個重要的應用是文本和自然語言處理（NLP），其中最常用的是詞義和謂詞檢查，SVM可以幫助我們正確識別文本中的詞匯意思。