对于支持向量机（SVM），正确的选项是 A 和 B。以下是每个选项的分析：

A: **可以处理线性和非线性、二分类和多分类问题**
- **正确**。SVM 可以通过核函数处理非线性数据，并且可以应用于二分类问题。虽然标准的 SVM 是为二分类问题设计的，但可以通过方法如“一对多”（One-vs-All）或“一对一”（One-vs-One）扩展到多分类任务。

B: **可做异常值检测**
- **正确**。SVM 的一种变体叫做 One-Class SVM，可以用于异常值检测或孤立点检测。

C: **对大规模数据训练速度快**
- **错误**。SVM 对于大规模数据集的训练速度较慢，通常需要较长的时间和计算资源，尤其是当数据量非常大时。因此，在大规模数据集上通常会考虑使用其他算法或进行数据降维处理。

D: **可直接支持多分类**
- **错误**。标准的 SVM 是为二分类设计的，不能直接应用于多分类问题。多分类时需要使用一些额外策略（如“一对多”或“一对一”）进行扩展。

总结如下：

| 选项 | 是否正确 | 分析说明 |
|------|----------|----------|
| A | 是 | 处理线性和非线性、扩展到多分类 |
| B | 是 | 可用于异常值检测 |
| C | 否 | 通常对大规模数据训练速度较慢 |
| D | 否 | 需额外策略支持多分类 |

因此，正确答案为 A 和 B。