支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用于分类和回归分析的机器学习模型。其优点包括：
可以解决高维空间问题：SVM能够高效地处理高维数据，对于非线性问题，可以通过选取合适的核函数将数据映射到高维空间，从而将问题转化为线性可分或近似线性可分的问题。
可以处理小样本数据集：SVM在小样本数据集上表现良好，因为它可以利用核函数将少量的数据点映射到高维空间中，从而提高分类的准确性。
可以避免陷入局部最优解：SVM通过最大化间隔来确定最优的超平面，而不是像神经网络那样通过梯度下降法来求解，因此可以避免陷入局部最优解。
可以避免过拟合：SVM的目标是最大化间隔，因此在求解过程中可以避免过拟合问题。同时，SVM还可以通过调整正则化参数来平衡模型的复杂度和泛化能力。
然而，SVM也存在一些缺点：
对参数的敏感性：SVM的性能很大程度上取决于所选取的核函数和正则化参数的取值。在实际应用中，需要通过交叉验证等方法来确定这些参数的最优取值。
计算复杂度高：对于大规模数据集，SVM的计算复杂度很高，需要耗费大量的时间和计算资源。此外，在使用核函数时，计算复杂度还会进一步增加。
对缺失数据敏感：SVM对于缺失数据比较敏感，需要在处理数据时进行额外的处理。
非常规问题的处理较为困难：SVM主要用于二分类和多分类问题，对于非常规问题的处理较为困难，需要进行额外的处理。
总体而言，SVM是一种非常优秀的机器学习模型，可以应用于许多领域，但是在使用时需要注意其优缺点，选择合适的参数和核函数来提高其性能和适应性。