python Support Vector Machine(SVM)

python Support Vector Machine(SVM)如果开发者对于本文件有需要的可以参考，SupportVectorMachine。
--------训练SVM模型--------
kernel='linear' 核函数选择Linear核，主要用于线性可分的情形。
C=1000 惩罚参数，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。