SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある
「線形モデル+高次元写像+正則化」の一つ(ほかのカーネル法と基本的に共通) ローカルミニマムの問題がない
1995年に,AT&TのV.Vapnikによって統計的学習理論の枠組みで提案された 学習機械のことである.SVMは,特にパターン認識の能力において, 最も優秀な学習モデルの1つであることが知られている.