支持向量机(support vector machines，SVM)是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。SVM最早是由Vladimir N. vapnik和Alexey 'Ya.Chervonenkis在1963年提出，