支持向量機（SVM）是一種基于統計學習理論的監督學習算法，專用于解決二分類問題。它的核心概念是尋找最優的超平面來對數據進行分類。這個方法以間隔最大化為目標，能夠處理線性可分的數據，甚至非線性可分的情況。

其基本原理涉及以下步驟：選擇適當的核函數，將原始數據映射到更高維度的空間；在這個高維空間中尋找最大間隔超平面，即使兩類樣本點間的距離最大化；接著解決最優化問題，以確定超平面的參數值；最后，使用訓練集評估模型的泛化能力，進行模型調參與評估。

SVM的優勢在于能處理高維數據，并對樣本數目的要求不高，尤其適合解決非線性可分問題。即使在特征較多時，其分類性能依舊保持較好。然而，其缺陷也顯而易見，特別是處理大規模數據時，計算量大，訓練時間較長。在處理非常噪聲的數據集時，容易導致過擬合現象，并且選擇合適的核函數需要專業知識和經驗。

SVM廣泛應用于圖像分類、文本分類、生物信息學、金融風險分析等多個領域。例如，在圖像分類中，可用于圖像特征提取和分類；在文本分類中，支持對文本進行情感判斷；而在金融風險分析中，SVM可應用于用戶信用評估和分類。