サポートベクターマシン（support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にとAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。
