＝SVM（Support Vector Machine）。
機械学習モデルの一種。
教師あり学習で、分類と回帰を扱うことができる。
マージン最大化とカーネル法により、非線形データを扱うことができる。
マージンについては、ある程度分類ができればいいという「ソフトマージン」と、完璧に分類する「ハードマージン」の2種類がある。
事前に、特定の単語やフレーズを学習させておき、そのデータに含まれているかどうかを分類することで、スパムメールの検出などの用途に使用できる。
データの次元が大きくなっても識別精度がいいことや、最適化すべきパラメータが少ないことがメリット。
デメリットとしては、学習データが増えると計算量が膨大になること、２クラス分類に特化していること、スケーリングが必要であることなどがあげられる。
