的系数向量。（通常使用欧氏距离。）然后重复该过程，直到获得接近最佳的系数向量。所得的算法在实践中运行非常快，尽管已经证明的性能保证很少。
性质.SVM属于广义线性分类器的一族，并且可以解释为感知器的延伸。它们也可以被认为是吉洪诺夫正则化的特例。它们有一个特别的性质，就是可以同时最小化经验误差和最大化几何边缘区; 因此它们也被称为最大间隔分类器。Meyer、Leisch和Hornik对SVM与其他分类器进行了比较。
参数选择.SVM的有效性取决于核函数、