Les machines à vecteurs support (ou support vector machine -SVM- ou les réseaux de vecteurs support ) sont des modèles d’apprentissage supervisés avec des algorithmes d' apprentissage associés qui analysent les données utilisées pour la classification et l'analyse de régression.

L'apprentissage supervisé (ou supervised learning) est une forme d’apprentissage machine qui crée des modèles d’intelligence artificielle en se fondant sur des données d’apprentissage « étiquettées »,

La classification statistique réside dans l’identification de la catégories à laquelle un nouveau élément appartient, sur la base d'un data set d’entraînement de données contenant des observations (ou instances) dont la catégorie est connue.

Le machine learning (ou Apprentissage machine ou ML) est la forme d’intelligence artificielle la plus en vogue depuis le début des années 2010 et qui s’appuie sur des algorithmes statistiques pour apprendre à une machine tantôt à reconnaître une image, tantôt à interpréter un texte, tantôt à le traduire, tantôt à prévoir les ventes, tantôt à identifier des groupes de consommateurs marketing, tantôt à recommander des produits ou contenus correspondant au goût d’un internaute.