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0. SVM简介
SVM是最常用的分类器之一，其可以用来做分类，回归以及异常检测。
其模型定义和学习如下：
原始问题:
minw,b,ζ12wTw+C∑ni=1ζi
subject toyi(wT?(xi)+b)≥1?ζi,
ζi≥0,i=1,...,n
对偶问题：
minα12αTQα?eTα
subject to yTα=0
0≤αi≤C,i=1,...,n
决策函数：
sgn(∑ni=1yiαiK(xi,x)+ρ)
其中 e 是全为1的向量, C>0 是上边界, Q 是 n × n 半正定矩阵, Qij≡K(xi,xj)=?(xi)T?(xj) 是核， 训练数据通过 ?被映射到高纬空间中.
svm的优点：
在高纬空间的有效性。
在特征维度高于样本维度的情况下，依然有效。
它的决策函数只使用训练数据的一部分，通常把这一部分数据称之为支持向量，所以它是比较节省内存的。
可以提供各种各样的核函数来扩展SVM的功能。
SVM的缺点：
如果特征的维度远大于样本的数目，那么性能将大大的降低。
SVM不直接提供概率估计。
1. SVM用来做分类：
SVC, NuSVC，LinearSVC
这三类都能用来做多类分类，SVC 和 NuSVC 类似，但是在一些参数上有所不同，LinearSVC 则是另外一种svm的实现，它是线性核。
输入：
SVC, NuSVC 和LinearSVC的输入训练数据：[n_samples, n_features] ，标签数据：[n_samples]，标签可以是整数或者是字符串都可以。
#训练svm：
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y) `
#测试svm`
>>> clf.predict([[2., 2.]
成员变量：
因为svm模型只需要用到训练数据中的一部分，也就是支持向量的部分。
support_vectors_：存放模型的支持向量。
support_ ：存放模型的支持向量的索引。
n_support: 存放模型每一类的支持向量的数目。
多类分类
原始的svm只能支持二类的分类，而多类分类是通过多次二分类来实现的，具体有两种方式，即一对一和一对多两种方式。
SVC 和 NuSVC是采用一对一的方式，如果 n_class 是总的类别的数目，那么共需要训练n_class * (n_class - 1) / 2 个不同的二分类器。
#获取分类器的数目：
X = [[0], [1], [2], [3]]
Y = [0, 1, 2, 3]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, Y)
dec = clf.decision_function([[1]])
print dec.shape[1]
不同的是， LinearSVC 是采用一对多的方式来进行多分类，具体来说，有 n_class 个类别就训练n_class 个分类器，显然，在了类别数目比较多的情况下，这样更节省空间和时间。
不平衡数据：
SVC实现了不平衡训练数据集上的处理，通过设置class_weight参数来给每个类别设置不同的权重，具体的使用还得看文档。
2. SVM用来做回归
SVM分类器可以很自然的被扩展用来做回归，被称之为支持向量回归。
SVR跟SVC一样，模型只考虑支持向量的数据，那些原理分界边际的点将被忽视。
跟SVC类似，其也有三个类来显示它，对应的是： SVR, NuSVR ， LinearSVR，
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> y = [0.5, 2.5]
>>> clf = svm.SVR()
>>> clf.fit(X, y)
SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.1, gamma=0.0,
kernel=‘rbf‘, max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict([[1, 1]])
array([ 1.5])
3. 密度估计，异常检测
类别：OneClassSVM 来实现异常检测，这是一种无监督的方法，它的训练数据只需要X,而无需Y。
4. 复杂度分析
SVM是一个二次规划问题(QP问题)，其实重训练数据集合中分离出支持向量的数据点，在基于libsvm的实现中，其复杂度介于： O(nfeatures×n2samples) 和 O(nfeatures×n3samples) 之间。
5. 核函数
? 线性核: ?x,x′?.
? 多项式核: (γ?x,x′?+r)d. d is specified by keyword degree, r by coef0.
? rbf: exp(?γ|x?x′|2). γ is specified by keyword gamma, must be greater than 0.
? sigmoid (tanh(γ?x,x′?+r)), where r is specified by coef0.
linear_svc = svm.SVC(kernel=‘linear‘)
linear_svc.kernel
‘linear‘
rbf_svc = svm.SVC(kernel=‘rbf‘)
rbf_svc.kernel
‘rbf‘