scikit-learn中SVC和SVM有什么区别？

Question

来自documentation scikit-learn实现SVC，NuSVC和LinearSVC，它们是能够对数据集执行多类分类的类。另一方面，我也读到了scikit学习也使用libsvm进行支持向量机算法。我对SVC和libsvm版本之间的区别有点困惑，现在我猜不同的是，SVC是多类问题的支持向量机算法，而libsvm是二进制类问题。有人能帮助我理解这个之间的区别吗？。

Answer 1

它们只是同一算法的不同实现。 SVM模块（SVC，NuSVC等）是libsvm库的包装器，支持不同的内核，而LinearSVC基于liblinear，只支持线性内核。所以：

SVC(kernel = 'linear')

理论上是等同的＆＃34;到：

LinearSVC()

由于实现方法的不同，您会得到不同的结果，最重要的是LinearSVC只支持线性内核，速度更快，可以更好地扩展。

Answer 2

这是本书的快照-动手机器学习

希望您会发现它有用。