支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis于1963年提出的。他们的工作主要发表在1963年的一篇论文中，题为《On the Uniform Convergence of Relative Frequencies of Events to Their Probabilities》。这篇论文奠定了支持向量机的理论基础，并提出了最初的支持向量机算法。随后，SVM在机器学习领域得到了广泛的研究和应用。