SVM有多种含义，具体如下：

支持向量机 （Support Vector Machine, SVM）

SVM是一种用于分类和回归任务的监督式机器学习算法。它的核心思想是在数据空间中找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据尽可能地分开。SVM通过最大化分类间隔（margin）来实现最优分类，具有稀疏性和稳健性。SVM可以使用核方法进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。

CPU虚拟化支持选项 （CPU SVM）

SVM也可以指CPU的虚拟化支持选项，即将单台电脑软件环境分割为多个独立分区，每个分区均可以按照需要模拟电脑的一项技术。这种技术实质是通过中间层次实现计算资源的管理和再分配，使资源利用实现最大化。在虚拟化场景中，开启SVM可以提升虚拟化软件的运行效率。

根据上下文的不同，SVM可以指代支持向量机或CPU虚拟化支持选项。在机器学习和数据挖掘领域，SVM通常指支持向量机；在计算机系统和虚拟化技术领域，SVM通常指CPU虚拟化支持选项。