支持向量机（SVM：Support vector machines）
能为分类问题找出最优方案。传统意义上，它们只能处理线性可分的数据；比如找出哪张图片是加菲猫、哪张是史努比，此外就无法做其它输出了。训练过程中，SVM可以理解为：先在平面图表上标绘所有数据（加菲猫、史努比），然后找出到那条能够最好区分这两类数据点的线。这条线能把数据分为两部分，线的这边全是史努比，线的那边全是加菲猫。而后移动并优化该直线，令两边数据点到直线的距离最大化。分类新的数据，则将该数据点画在这个图表上，然后察看这个数据点在分隔线的哪一边（史努比一侧，还是加菲猫一侧）。通过使用核方法，SVM便可用来分类n维空间的数据。这就引出了在3维空间中标绘数据点，从而让SVM可以区分史努比、加菲猫与西蒙，甚至在更高的维度对更多卡通人物进行分类。SVM并不总被视为神经网络。