SVM: 一种分类器，采用最大化分类间隔进行优化参数。 关于这个分类器两点比较重要： 1）SMO优化算法需要掌握， 可以具体参看两篇文章，John Platt的文章 以及“Improvements to Platt s SMO algorithm for SVM Classifier Design” 2）核函数的使用，如何将核函数使用到SVM中，核函数就是空间转换的函数， 说白了就是距离计算函数，如何将同类之间的距离计算的比较近，如何将低维空间转换到易于分类的高维空间

本书包括 Python 程序设计的方方面面： 首先， 从 Python 的安装开始， 随后介绍了 Python 的基础知识 和基本概念， 包括列表、 元组、 字符串、 字典以及各种语句； 然后， 循序渐进地介绍了一些相对高级的主 题， 包括抽象、 异常、 魔法方法、 属性、 迭代器； 此后， 探讨了如何将 Python 与数据库、 网络、 C 语言等 工具结合使用， 从而发挥出 Python 的强大功能， 同时介绍了 Python 程序测试、 打包、 发布等知识； 最后， 作者结合前面讲