支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，用于分类和回归分析。本文详细介绍了支持向量机的理论基础和算法原理，并探讨了其在各个领域中的应用。从数学模型到算法实现，从线性可分情况到非线性情况，从二分类问题到多分类问题，本文全面分析了支持向量机的研究现状和发展趋势。同时，结合实例展示了支持向量机在文本分类、图像识别、生物信息学等领域中的应用案例，以期为相关研究者提供参考和借鉴。