支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法，可以在多种编程语言中实现。在您选择使用哪种编程语言实现SVM时，应考虑几个因素：
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对您的背景和技能的要求：如果您熟悉R语言或Python，那么使用这些语言实现SVM可能会更轻松。
工具的可用性和功能：使用Maltlab或其他工具可能会更方便，因为它们已经为SVM实现了一些常用功能。但是，如果您希望实现更高级的SVM功能，则可能需要使用编程语言来实现。
可扩展性：如果您希望将SVM用于更复杂的机器学习任务，则可能需要使用编程语言来实现，以便更好地控制算法的行为。
总的来说，如果您熟悉R语言或Python，并希望能够更好地控制SVM的行为，则可能需要使用这些语言来实现SVM。如果您只是希望快速实现SVM，则可能更喜欢使用Maltlab或其他工具。
特别的，对于优化SVM，您可能需要使用编程语言来实现，以便能够更好地调配参数并调整算法的行为。对于优化SVM，您可能需要考虑以下方面：
核函数的选择：SVM使用核函数将数据映射到高维空间，以便将其线性分类。因此，选择合适的核函数可能会对SVM的性能产生重大影响。
惩罚参数的调整：SVM使用惩罚参数来控制模型的复杂度。调整惩罚参数可能会影响SVM的性能。
样本权重的调整：SVM可以通过调整样本权重来调整对某些样本的偏好。调整样本权重可能会影响SVM的性能。
总的来说，优化SVM需要考虑多种因素，因此使用编程语言来实现SVM可能会更方便。
我先直观地阐述我对SVM的理解，这其中不会涉及数学公式，然后给出Python代码。
SVM是一种二分类模型，处理的数据可以分为三类：
线性可分，通过硬间隔最大化，学习线性分类器
近似线性可分，通过软间隔最大化，学习线性分类器
线性不可分，通过核函数以及软间隔最大化，学习非线性分类器
线性分类器，在平面上对应直线；非线性分类器，在平面上对应曲线。
硬间隔对应于线性可分数据集，可以将所有样本正确分类，也正因为如此，受噪声样本影响很大，不推荐。
软间隔对应于通常情况下的数据集（近似线性可分或线性不可分），允许一些超平面附近的样本被错误分类，从而提升了泛化性能。
如下图：
实线是由硬间隔最大化得到的，预测能力显然不及由软间隔最大化得到的虚线。
对于线性不可分的数据集，如下图：
我们直观上觉得这时线性分类器，也就是直线，不能很好的分开红点和蓝点。
但是可以用一个介于红点与蓝点之间的类似圆的曲线将二者分开，如下图：
我们假设这个黄色的曲线就是圆，不妨设其方程为x^2+y^2=1，那么核函数是干什么的呢？
我们将x^2映射为X，y^2映射为Y，那么超平面变成了X+Y=1。
那么原空间的线性不可分问题，就变成了新空间的（近似）线性可分问题。
此时就可以运用处理（近似）线性可分问题的方法去解决线性不可分数据集的分类问题。
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以上我用最简单的语言粗略地解释了SVM，没有用到任何数学知识。但是没有数学，就体会不到SVM的精髓。因此接下来我会用尽量简洁的语言叙述SVM的数学思想，如果没有看过SVM推导过程的朋友完全可以跳过下面这段。
对于求解（近似）线性可分问题：
由最大间隔法，得到凸二次规划问题，这类问题是有最优解的（理论上可以直接调用二次规划计算包，得出最优解）
我们得到以上凸优化问题的对偶问题，一是因为对偶问题更容易求解，二是引入核函数，推广到非线性问题。
求解对偶问题得到原始问题的解，进而确定分离超平面和分类决策函数。由于对偶问题里目标函数和分类决策函数只涉及实例与实例之间的内积，即xi,xj。我们引入核函数的概念。
拓展到求解线性不可分问题：
如之前的例子，对于线性不可分的数据集的任意两个实例：xi,xj。当我们取某个特定映射f之后，f(xi)与f(xj)在高维空间中线性可分，运用上述的求解（近似）线性可分问题的方法，我们看到目标函数和分类决策函数只涉及内积f(xi),f(xj)。由于高维空间中的内积计算非常复杂，我们可以引入核函数K(xi,xj)=f(xi),f(xj)，因此内积问题变成了求函数值问题。最有趣的是，我们根本不需要知道映射f。精彩！
我不准备在这里放推导过程，因为已经有很多非常好的学习资料，如果有兴趣，可以看：CS229 Lecture notes
最后就是SMO算法求解SVM问题，有兴趣的话直接看作者论文：Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines
我直接给出代码：SMO+SVM
在线性可分数据集上运行结果：
图中标出了支持向量这个非常完美，支持向量都在超平面附近。
在线性不可分数据集上运行结果（200个样本）：
核函数用了高斯核，取了不同的sigma
sigma=1，有189个支持向量，相当于用整个数据集进行分类。
sigma=10，有20个支持向量，边界曲线能较好的拟合数据集特点。
我们可以看到，当支持向量太少，可能会得到很差的决策边界。如果支持向量太多，就相当于每次都利用整个数据集进行分类，类似KNN。
这个和用不用python没啥关系，是数据来源的问题。 调用淘宝API，使用 api相关接口获得你想要的内容，我 记得api中有相关的接口，你可以看一下接口的说明。 用python做爬虫来进行页面数据的获龋。
SVM 是 Support Vector Machine 的简称，它的中文名为支持向量机，属于一种有监督的机器学习算法，可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测。通常情况下，该算法相对于其他单一的分类算法（如 Logistic 回归、决策树、朴素贝叶斯、 KNN 等）会有更好的预测准确率，主要是因为它可以将低维线性不可分的空间转换为高维的线性可分空间。
“分割带”代表了模型划分样本点的能力或可信度，“分割带”越宽，说明模型能够将样本点划分得越清晰，进而保证模型泛化能力越强，分类的可信度越高；反之，“分割带”越窄，说明模型的准确率越容易受到异常点的影响，进而理解为模型的预测能力越弱，分类的可信度越低。
线性可分的 所对应的函数间隔满足 的条件，故 就等于 。所以，可以将目标函数 等价为如下的表达式：
假设存在一个需要最小化的目标函数 ，并且该目标函数同时受到 的约束。如需得到最优化的解，则需要利用拉格朗日对偶性将原始的最优化问题转换为对偶问题，即：
分割面的求解
分割面的表达式
对于非线性SVM模型而言，需要经过两个步骤，一个是将原始空间中的样本点映射到高维的新空间中，另一个是在新空间中寻找一个用于识别各类别样本点线性“超平面”。
假设原始空间中的样本点为 ，将样本通过某种转换 映射到高维空间中，则非线性SVM模型的目标函数可以表示为：
其中，内积 可以利用核函数替换，即 。对于上式而言，同样需要计算最优的拉格朗日乘积 ，进而可以得到线性“超平面” 与 的值：
假设原始空间中的两个样本点为 ，在其扩展到高维空间后，它们的内积 如果等于样本点 在原始空间中某个函数的输出，那么该函数就称为核函数。
线性核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：
多项式核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：
高斯核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：
Sigmoid 核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：
在实际应用中， SVM 模型对核函数的选择是非常敏感的，所以需要通过先验的领域知识或者交叉验证的方法选出合理的核函数。大多数情况下，选择高斯核函数是一种相对偷懒而有效的方法，因为高斯核是一种指数函数，它的泰勒展开式可以是无穷维的，即相当于把原始样本点映射到高维空间中。
output_13_0.png
看具体的数据，如果特征向量的维度跟训练数据的数量差不多的话建议选线性的，否则的话试试高斯核吧
Python中选择语句主要有3种形式，分别为if语句、if…else语句和if…elif…else多分支语句。
if…elif…else语句
但有时候我们需要很多判断，并不是非黑即白，这时用户就需要从多个选项中选择一个。在开发程序时，如果遇到多选一的情况。
则可以使用if…elif…else语句，该语句是一个多分支选择语句，通常表现为“如果满足某种条件，进行某种处理，否则，如果满足另一种条件，则执行另一种处理……”。
if注意：
1.比较表达式无论简单还是复杂，结果必须为Boolean类型。
2.if语句控制的语句体只有如果只有一条语句，大括号可以省略；如果是多条语句则不能省略，建议永远不要省略。
如：if（比较表达式）
语句
3.一般来说：有左大括号就没有分号，有分号就没有左大括号。
如：if（比较表达式）｛........}, if(比较表达式）。
