1.参考文献：SVM基本原理 https://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/7560061.html
2.sklearn.svm.SVC()参数
参数：
l C：C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。
l kernel ：核函数，默认是rbf，可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’
0 – 线性：u'v
1 – 多项式：(gamma*u'*v + coef0)^degree
2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2)
3 –sigmoid：tanh(gamma*u'*v + coef0)
l degree ：多项式poly函数的维度，默认是3，选择其他核函数时会被忽略。
l gamma ： ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’，则会选择1/n_features
l coef0 ：核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。
l probability ：是否采用概率估计？.默认为False
l shrinking ：是否采用shrinking heuristic方法，默认为true
l tol ：停止训练的误差值大小，默认为1e-3
l cache_size ：核函数cache缓存大小，默认为200
l class_weight ：类别的权重，字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)
l verbose ：允许冗余输出？
l max_iter ：最大迭代次数。-1为无限制。
l decision_function_shape ：‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3
l random_state ：数据洗牌时的种子值，int值
主要调节的参数有：C、kernel、degree、gamma、coef0。
3.sklearn通过OneVsRestClassifier实现svm.SVC的多分类
sklearn中针对多分类其使用了1vs多，decision_function_shape : 'ovo', 'ovr', default='ovr'
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
digits = load_digits()
x, y = digits.data, digits.target
y = label_binarize(y, classes=list(range(10)))
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y)
model = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='linear'))
clf = model.fit(x_train, y_train)
In [236]: clf.score(x_train, y_train)
Out[236]: 0.97475872308834444
In [237]: clf.score(x_test, y_test)
Out[237]: 0.85999999999999999
In [242]: np.argmax(y_test, axis=1)
Out[242]: array([0, 0, 2, ..., 5, 6, 7], dtype=int64)
In [243]: np.argmax(clf.decision_function(x_test), axis=1)
Out[243]: array([0, 0, 2, ..., 5, 6, 7], dtype=int64)