通俗解释
只由少数“支持向量”决定边界；配合核技巧可以在高维空间里画出弯曲的分界。深度学习普及前，它是图像和文本分类的主力。
用在哪里：文本分类、小样本分类
01原始论文
Support-vector networks
Cortes et al. · Machine Learning · 1995
DOI ↗ ✓ 已核实 · Crossref API doi:10.1007/BF00994018
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
相关：感知机
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
所在学习路线：从零到深度学习
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
svm)