一、文本分类与NLP
垃圾邮件检测：基于词频/TF-IDF 特征分类
情感分析：判断评论正负面（如电影评分）
二、图像识别
手写数字识别（如 MNIST 数据集）
医学图像分类：肿瘤良恶性判断（结合 HOG/SIFT 特征）
三、生物信息学
基因表达数据分类：癌症亚型识别
蛋白质结构预测：序列特征分类
四、金融风控
信用评分：区分高风险/低风险客户
股票趋势预测（SVR 回归）
五、工业与工程
故障诊断：基于传感器数据分类设备状态
质量控制：产品缺陷检测
SVM 凭借其坚实的数学基础（凸优化、统计学习理论）和在小样本高维任务中的优势，至今仍在许多领域保持竞争力。尽管深度学习崛起后其使用有所减少，但在数据量有限、需强解释性的场景中，SVM 仍是可靠选择。