from sklearn.svm import SVC
原理：SVM的解决问题的思路是找到离超平面的最近点，通过其约束条件求出最优解。通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。
解决的问题：
线性分类：在训练数据中，每个数据都有n个的属性和一个二类类别标志，我们可以认为这些数据在一个n维空间里。我们的目标是找到一个n-1维的超平面（hyperplane），这个超平面可以将数据分成两部分，每部分数据都属于同一个类别。 其实这样的超平面有很多，我们要找到一个最佳的。因此，增加一个约束条件：这个超平面到每边最近数据点的距离是最大的。也成为最大间隔超平面（maximum-margin hyperplane）。这个分类器也成为最大间隔分类器（maximum-margin classifier）。 支持向量机是一个二类分类器。
非线性分类：SVM的一个优势是支持非线性分类。它结合使用拉格朗日乘子法和KKT条件，以及核函数可以产生非线性分类器。SVM的目的是要找到一个线性分类的最佳超平面 f(x)=xw+b=0。求 w 和 b。首先通过两个分类的最近点，找到f(x)的约束条件。有了约束条件，就可以通过拉格朗日乘子法和KKT条件来求解，这时，问题变成了求拉格朗日乘子αi 和 b。对于异常点的情况，加入松弛变量ξ来处理。非线性分类的问题：映射到高维度、使用核函数。
在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，也就是黑线的具体参数。
我们使用拉格朗日乘子法来求w和b，一个重要原因是使用拉格朗日乘子法后,还可以解决非线性划分问题。 拉格朗日乘子法可以解决下面这个问题：
消除w之后变为：
可见使用拉格朗日乘子法后，求w,b的问题变成了求拉格朗日乘子αi和b的问题。 到后面更有趣，变成了不求w了，因为αi可以直接使用到分类器中去，并且可以使用αi支持非线性的情况.
创建支持向量机的模型：一般用线性核和高斯核，也就是Linear核与RBF核，需要注意的是需要对数据归一化处理，很多使用者忘了这个小细节，然后一般情况下RBF效果是不会差于Linear，但是时间上RBF会耗费更多
linear（默认）：如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM，线性分类器
poly(多项式)：基本不用，非线性分类器
rbf(Radial Basis Function:基于半径函数也就是高斯核)：如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel，非线性分类器
from sklearn.svm import LinearSVC ：SVM自动封装的线性支持向量机，线性分类器
from sklearn.svm import SVR：还可以使用多种核函数进行回归
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