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支持向量机的优势在于:

• 在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.
• 在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.
• 通用性: 不同的核函数与特定的决策函数一一对应.常见的 kernel 已经提供,也可以指定定制的内核.

支持向量机的缺点包括:

• 如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数时要避免过拟合,而且正则化项是非常重要的.