---------121 ряд--------99285----связанных методов обучения с учителем, которые анализируют данные и распознают шаблоны, используемые для классификации и регрессионного анализа.

Из Википедии:

Методы опорных векторов (SVMs) являются рядом связанных методов обучения с учителем, которые анализируют данные и распознают шаблоны, используемые для классификации и регрессионного анализа. Стандартный SVM берет ряд входных данных и предсказывает для каждого данного входа, которого из двух возможных классов вход является членом, который делает SVM невероятностным двоичным линейным классификатором. Так как SVM является классификатором, затем, учитывая ряд учебных примеров, каждый отмеченный как принадлежащий одной из двух категорий, учебный алгоритм SVM создает модель, которая присваивает новые примеры в одну категорию или другой. Интуитивно, модель SVM является представлением примеров как точки в пространстве, отображенном так, чтобы примеры отдельных категорий были разделены на ясный разрыв, который максимально широк. Новые примеры затем отображены в то же самое пространство и предсказаны для принадлежности категории, на основе которой стороны разрыва они падают на.