Метод опорных векторов представляет собой алгоритм машинного обучения, который находит наилучшую гиперплоскость для максимизации расстояния между классами в пространстве признаков. Этот алгоритм применяет ядерные функции, чтобы работать в пространствах с высокой размерностью, что позволяет эффективно решать задачи с нелинейной разделимостью. Опорные векторы — это обучающие точки, которые расположены ближе всего к разделяющей гиперплоскости и определяют её позицию, максимизируя отступ между различными классами.