SVM本质模型是特征空间中更大化间隔的线性分类器，是一种二分类模型。
首先，线性分类器指的就是线性函数；其次，更大化间隔离不开公平原则；再者，其解决的是二值分类问题（分两类）；而特征空间则表明了其学习分类的对象是样本的特征数据。接下来，我们将会一一了解到这些SVM的本质精髓。
之所以叫支持向量机，因为其核心理念是：支持向量样本会对识别的问题起关键性作用。那什么是支持向量（Support vector）呢？支持向量也就是离分类超平面（Hyper plane）最近的样本点。
有两类样本数据（橙色和蓝色的小圆点），中间的红线是分类超平面，两条虚线上的点（橙色圆点3个和蓝色圆点2个）是距离超平面最近的点，这些点即为支持向量。简单地说，作为支持向量的样本点非常非常重要，以至于其他的样本点可以视而不见。而这个分类超平面正是SVM分类器，通过这个分类超平面实现对样本数据一分为二。
SVM是一种线性分类器，分类的对象要求是线性可分。因此我们首先要了解什么是线性可分与线性不可分。
假如在课桌“三八线”的两旁分别放了一堆苹果和一堆荔枝，通过“三八线”这样一条直线就能把苹果和荔枝这两种类别的水果分开了（如左下图），这种情况就是线性可分的。但是如果苹果和荔枝的放置位置是苹果包围荔枝的局面（如右下图），就无法通过一条直线将它们分开（即这样的直线是不存在的），这种情况则是线性不可分的情形。当然，这里举例的对象是苹果、荔枝等具体实物。在机器学习上，学习分类的对象则转化为一系列的样本特征数据（比如苹果、荔枝的相关特征数据，形状、颜色等）。
在二维的平面课桌上，一条直线就足以将桌面一分为二。但如果扩展到三维空间中，则需要一个平面（比如一面墙、一扇屏风等）才能将立体空间区域一分为二。而对于高维空间（我们无法用图画出），能将其一分为二的则称为超平面。
