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支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的解决分类、线性回归问题的可行方法。在模式识别等问题中有广泛的应用，并在应用中衍生出了多种不同的形式。文章从统计学习理论入手，在讲述SVM一般原理的基础上，分析比较不同种的支持向量机的性能。由于分析从两个角度进行，所提出的方法能够涵盖，并区分绝大多数现有SVM。