SVM（Support Vector Machine）とは、機械学習を用いるパターン認識手法の一つで、データの集合体をクラス分類する識別関数のことです。SVMはサンプルから、各データ点との距離が最大となるマージン最大化超平面を求める基準で線形入力素子のパラメータを学習します。

赤リンゴのデータ周りの領域と青りんごの周りの領域とが距離が最大化されるよう基準を設けることで、それぞれのクラスの未学習の類似の問いに対する正しい答えを導く能力が低くならないようにする手法です。