সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন
মেশিন লার্নিংয়ে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এসভিএম, অথবা সাপোর্ট-ভেক্টর নেটোয়ার্ক) এক প্রকার সুপারভাইজড লার্নিং মডেল যা উপাত্তসমূহকে বিশ্লেষন করে শ্রেণিবিভাগ করতে এবং উপাত্তসমূহের মধ্যকার রৈখিক প্রতিক্রিয়া নিরূপনে সংশ্লিষ্টতা শিক্ষণ এলগোরিদম (Associated learning algorithm) ব্যবহার করে। একটি অনুশীলন উপাত্তের সেট, যার প্রতিটি উপাদান কোন দুইটি শ্রেণির যেকোন একটির চিহ্নিত সদস্য হলে, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন প্রশিক্ষণ এলগোরিদম সেটটির উপাত্তসমূহের উপর প্রশিক্ষিত হয়ে এমন একটি মডেল তৈরী করবে যা কোন নতুন উপাত্তকে উক্ত দুইটি শ্রেণির যেকোন একটির সদস্য হিসেবে চিহ্নিত করবে। যদিও প্রক্রিয়াটি এসভিএম-কে একটি সম্ভাব্যতাবিহীন রৈখিক দ্বি-শ্রেনীবিভাজক এলগোরিদম হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করে তবুও কিছু পদ্ধতি যেমন প্লাট স্কেলিং (Platt scaling) এর মাধ্যমে এসভিএম-কে সম্ভাব্যতাভিত্তিক বিভাজনের ক্ষেত্রেও ব্যবহারযোগ্য করে। একটি এসভিএম মডেল চিহ্নিত প্রশিক্ষণ উপাত্তদেরকে একটি বহুমাত্রিক স্থানে বিন্দু হিসেবে উপস্থাপন করে এমন একটি রেখা বা অধিতল খুজে বের করে যার থেকে দুইটি শ্রেণীর উপাত্তদের মধ্যকার দূরত্ব সর্বোচ্চ হয়। মডেলটি নতুন অচিহ্নিত উপাত্তদের সেই একই স্থানে বিন্দু হিসেবে উপস্থাপন করে পূর্বের খুজে পাওয়া রেখার বা অধিতলের কোন পার্শ্বে বিন্দুটির অবস্থান তার ভিত্তিতে উপাত্তটিকে শ্রেণিবিভাগ করে। সরলরৈখিক বিভাজনের পাশাপাশি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনে কার্নেল ট্রিক ব্যবহার করে বক্ররৈখিক শ্রেণিবিভাগও করা যায়। কার্নেল ট্রিক ইনপুট উপাত্তসমূহকে এমন একটি উচ্চতর মাত্রার স্থানাংক ব্যবস্থায় নিয়ে যায় যেখানে তাদের রৈখিক বিভাজন করা সম্ভব হয়। অচিহ্নিত উপাত্তসমূহের ক্ষেত্রে সুপারভাইজড লার্নিং সম্ভবপর নয়। এক্ষেত্রে আনসুপারভাইজড লার্নিং ব্যবহার করতে হয় যেখানে উপাত্তসমূহকে বহুমাত্রিক তলে তাদের ঘনত্বের ভিত্তিতে গুচ্ছবদ্ধ করে তাদের শ্রেনি চিহ্নিত করতে হয়। অচিহ্নিত তথ্য চিহ্নিত করার জন্য সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনের পরিসংখ্যান ব্যবহার করে Hava Siegelmann ও Vladimir Vapnik "সাপোর্ট ভেক্টর ক্লাস্টারিং" নামের এলগোরিদম প্রচলন করেছেন।