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。
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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。
代码：
defnot_empty（s）：
returnsandlen（s。strip（））0
#returnsands。strip（）
#如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。
#如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false
#如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。
这样子filter能过滤到None，""，""这样的值。
分成两部分看。第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。01234。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序，reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序，根据这个结果返回的一个range(5)的数组。
扩展资料：
根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。
Python的函数支持递归、默认参数值、可变参数，但不支持函数重载。为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”(Documentation Strings，或者简称docstrings)，用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。
参考资料来源：百度百科-Python
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。
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