今天进入了支持向量机（SVM）的学习，如果只是对支持向量机的表面理论了解，那么还算不是太难。但是对于里面的数学推导真的不是一两天能看懂的（尤其是我这种数学功底不是很强的），使用编码实现数学推导的一系列过程也不是那么好理解的。由于时间关系，直接学习sklearn中SVM的使用，以后有时间再更新对支持向量机深入的了解。
主要关于SVC和LinearSVC的翻译，有疑惑的地方可以查看最下面官方文档，自行理解。(在大量样本时，最好选择LinearSVC模型)
一 sklearn的SVC部分文档翻译，主要涉及的是模型参数的意义和方法：
sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None)
参数：
l C：C-SVC的惩罚参数C。默认值是float=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型
主要调节的参数有：C、kernel、degree、gamma、coef0。
方法：
decision_function(X) 样品X到分离超平面的距离。
fit(X,y [,sample_weight]) 根据给定的训练数据拟合SVM模型。
get_params([deep]) 获取此估算工具的参数。
predict(X) 对X中的样本进行分类。
score(X,y [,sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均准确度。
set_params(** PARAMS) 设置此估算器的参数。
二 sklearn的LinearSVC部分文档翻译，主要涉及的是模型参数的意义和方法：
Sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’,loss=’squared_hinge’,dual=True,tol=0.0001,C=1.0,multi_class=’ovr’,fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)
| penalty : string, ‘l1’ or ‘l2’ (default=’l2’)
指定惩罚中使用的规范。 'l2'惩罚是SVC中使用的标准。 'l1'引导稀疏的coef_向量。
| loss : string, ‘hinge’ or ‘squared_hinge’ (default=’squared_hinge’)
指定损失函数。 “hinge”是标准的SVM损失（例如由SVC类使用），而“squared_hinge”是hinge损失的平方。
| dual : bool, (default=True)
选择算法以解决双优化或原始优化问题。 当n_samples> n_features时，首选dual = False。
| tol : float, optional (default=1e-4)
误差停止标准
| C : float, optional (default=1.0)
错误项的惩罚参数
| multi_class : string, ‘ovr’ or ‘crammer_singer’ (default=’ovr’)
如果y包含两个以上的类，则确定多类策略。 “ovr”训练n_classes one-vs-rest分类器，而“crammer_singer”优化所有类的联合目标。 虽然crammer_singer在理论上是有趣的，因为它是一致的，但它在实践中很少使用，因为它很少能够提高准确性并且计算成本更高。 如果选择“crammer_singer”，则将忽略选项loss，penalty和dual。
| fit_intercept : boolean, optional (default=True)
是否计算此模型的截距。 如果设置为false，则不会在计算中使用截距（即，预期数据已经居中）。
| intercept_scaling : float, optional (default=1)
当self.fit_intercept为True时，实例向量x变为[x，self.intercept_scaling]，即具有等于intercept_scaling的常量值的“合成”特征被附加到实例向量。 截距变为intercept_scaling *合成特征权重注意！ 合成特征权重与所有其他特征一样经受l1 / l2正则化。 为了减小正则化对合成特征权重（并因此对截距）的影响，必须增加intercept_scaling。
| class_weight : {dict, ‘balanced’}, optional
将种类i的参数C设置为SVC的class_weight [i] * C. 如果没有给出，所有种类都应该有一个权重。 “balanced”模式使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重，如n_samples /（n_classes * np.bincount（y））
| verbose : int, (default=0)
启用详细输出。 注意，此设置利用liblinear中的每进程运行时设置，如果启用，可能无法在多线程上下文中正常工作。
| random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)
在随机数据混洗时使用的伪随机数生成器的种子。 如果是int，则random_state是随机数生成器使用的种子; 如果是RandomState实例，则random_state是随机数生成器; 如果为None，则随机数生成器是np.random使用的RandomState实例。
| max_iter : int, (default=1000)
要运行的最大迭代次数。
方法：
decision_function(X) 预测样本的置信度分数。
densify() 将系数矩阵转换为密集阵列格式。
fit(X,y [,sample_weight]) 根据给定的训练数据拟合模型。
get_params([deep]) 获取此估算工具的参数。
predict(X) 预测X中样本的类标签。
score(X,y [,sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均准确度。
set_params(** PARAMS) 设置此估算器的参数。
sparsify() 将系数矩阵转换为稀疏格式。
SVC和LinearSVC的区别以及SGDClassifier：
SVC：
使用libsvm实现支持向量机分类器：内核可以是非线性的，但其SMO算法不能像LinearSVC那样扩展到大量样本。此外，SVC多类模式使用一对一方案实现，而LinearSVC使用一个对剩余方案。通过使用sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier包装器，可以使用SVC实现一个与剩余的一个。最后，如果输入是C连续的，SVC可以在没有内存复制的情况下拟合密集数据。稀疏数据仍然会产生内存复制。
sklearn.linear_model.SGDClassifier：
SGDClassifier可以通过调整惩罚和损失参数来优化与LinearSVC相同的成本函数。此外，它需要更少的内存，允许增量（在线）学习，并实现各种损失功能和正规化机制。
官方文章地址：
SVC：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html
LinearSVC：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC