摘要 近年来，对支持向量机（SVM）及其在多个科学领域的应用进行了大量研究。SVM 是多个应用领域中最强大、最稳健的分类和回归算法之一。SVM 一直在模式识别中发挥着重要作用，模式识别是研究人员中广泛流行和活跃的研究领域。在一些 SVM 表现不佳的领域的研究刺激了其他应用程序的开发，例如用于大型数据集的 SVM、用于多分类的 SVM 和用于不平衡数据集的 SVM。此外，SVM 还与进化算法等其他先进方法相结合，以增强分类和优化参数的能力。SVM 算法在多个科学和工程领域的研究和应用中得到了认可。本文简要介绍了 SVM，描述了许多应用并总结了挑战和趋势。此外，还将确定 SVM 的局限性。SVM 的未来将结合进一步的应用进行讨论。支持向量机的应用也将被回顾，特别是在某些领域。



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