olemus
liik andmeanalüüsi ja mustriotsingu algoritme,
mis õpivad näidistest (juhendatult); kasutatakse automaatliigituseks ja regressioonanalüüsiks

ISO/IEC 22989:
masinõppe algoritm, mis leiab maksimaalse varuga otsustuspiire; tugivektorid on otsustuspiiride paigutust määravad andmepunktide kogumid (hüpertasandid)
= machine learning algorithm that finds decision boundaries with maximal margins
Note. Support vectors are sets of data points that define the positioning of the decision boundaries (hyper-planes).

ülevaateid
https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine

https://towardsdatascience.com/support-vector-machine-introduction-to-machine-learning-algorithms-934a444fca47

http://www.cs.columbia.edu/~kathy/cs4701/documents/jason_svm_tutorial.pdf

https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html

http://web.mit.edu/6.034/wwwbob/svm-notes-long-08.pdf

https://see.stanford.edu/materials/aimlcs229/cs229-notes3.pdf

https://www.ugpti.org/smartse/resources/downloads/support-vector-machines.pdf

https://www.di.ens.fr/~mallat/papiers/svmtutorial.pdf

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1751/1/012042/pdf