支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它在统计学习理论和结构风险最小化的基础上，通过在输入空间中找到一个最优的超平面或者曲面来将不同类别的数据样本进行分割。

  支持向量机的核心思想是将样本映射到高维空间，使得在高维空间中的样本可以被一个超平面有效地分割。找到的这个超平面可以最大化不同类别样本之间的间隔（即支持向量），使得分类结果具有较好的泛化能力。

  在分类问题中，支持向量机可以用于线性分类和非线性分类。对于线性可分的数据，支持向量机求解的目标是找到一个具有最大间隔的超平面来将不同类别样本分开。对于线性不可分的数据，支持向量机借助核函数将样本映射到高维空间，使得在高维空间中的样本线性可分。

  除了分类问题，支持向量机还可以用于解决回归问题。基于不同的损失函数，支持向量机可以通过构建边界回归或者函数回归模型，实现对连续目标变量的预测。

  支持向量机算法的优点包括对于小样本数据的学习效果较好、对于高维空间的处理能力强以及对于非线性问题的适应能力强等。然而，支持向量机的缺点包括算法的计算复杂度较高以及对于噪声数据和大规模数据集的处理相对困难等。

  总之，支持向量机算法是一种经典的机器学习算法，在分类和回归等问题中有着广泛的应用。