SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。

1964年，Vapnik和Alexey Y. Chervonenkis对广义肖像算法进行了进一步讨论并建立了硬边距的线性SVM。此后酱睡在二十世纪70-80年代，随着模式识别中最大边距决策边界的理论研究、基于松弛变量的规划问题求解技术的出现，和VC维的提出，SVM被逐步理论化并成为统计学习理论的一部分。

svm算法的性质：

SVM的优化问题同时考虑了经验风险和结构风险最小化，因此具有稳定性。从几何驾久扬观点，SVM的稳定性体现在其构建超平面决策边界时要求边距最大，因此间隔边界之间有充裕的空间包容测试样本。

SVM使用铰链损失函数作为代理损失，铰链损失函数的取值特点使SVM具有稀疏性，即其决策边界仅由帮帽支持向量决定，其余的样本点不参与经验风险最小化。在使用核方法的非线性学习中，SVM的稳健性和稀疏性在确保了可靠求解结果的同时降低了核矩阵的计算量和内存开销。

以上内容参考：百度百科-支持向量机