中文说明： 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
English Description：
Support vector machine (SVM) was first proposed by Corinna Cortes and Vapnik in 1995. It shows many unique advantages in solving small sample, nonlinear and high-dimensional pattern recognition, and can be applied to other machine learning problems such as function fitting.