支持向量机是机器学习领域中常用的一种算法。它是一个二类分类模型，它的基本思想是：对于线性不可分的问题，通过某种非线性映射将样本映射到一个高维的特征空间中，在这个特征空间中寻找一个最优的超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个超平面就是支持向量机所构建的分类模型，它的分类决策仅取决于一部分训练样本，即支持向量。
支持向量机常常被应用于文本分类、图像分类、手写字体识别、生物信息学等领域。在现实世界中，我们不能指望所有的问题都是线性可分的，支持向量机的非线性分类能力可以弥补线性模型的不足，有着广泛的应用场景。
正是由于支持向量机在实际问题中的良好表现，它不只是一种机器学习算法，更是一种强大的工具，能够帮助人们解决复杂的实际问题，提高工作效率。