SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用
1）从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装
2）打开IDLE(python GUI)，输入
>>>import sys
>>>sys.version
如果你的python是32位，将出现如下字符：
‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]’
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
3）如果你的python是64位的，也就是说打开IDLE(python GUI)，输入
>>>import sys
>>>sys.version
出现如下字符：
'2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:24:47) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]'
这时你需要首先自己编译64位的动态链接库libsvm.dll。方法如下：
在程序列表中的Microsoft Visual Studio 2010/Visual Studio Tools下找到Visual Studio x64 Win64 Command Prompt(2010)，注意一定要是64位的command prompt
cd到LIBSVM所在文件夹libsvm-3.16
输入nmake -f Makefile.win clean all
这时libsvm-3.16的windows目录下将生成64位的动态链接库。将新生成的libsvm.dll复制到系统目录（例如`C:\WINDOWS\system32\'）即可。
4）一个小例子
打开IDLE
>>>import os
>>>os.chdir(‘C:\Program Files\libsvm-3.16\python’)
>>>from svmutil import *
>>> y, x = svm_read_problem(‘../heart_scale’)
>>> m = svm_train(y[:200], x[:200], ‘-c 4’)
>>> p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)
5）python接口的说明
在libsvm-3.16的python文件夹下主要包括了两个文件svm.py和svmutil.py。
svmutil.py接口主要包括了high-level的函数，这些函数的使用和LIBSVM的MATLAB接口大体类似
svmutil中主要包含了以下几个函数：
svm_train() : train an SVM model
svm_predict() : predict testing data
svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.
svm_load_model() : load a LIBSVM model.
svm_save_model() : save model to a file.
evaluations() : evaluate prediction results.
svm.py接口主要包括了一些low-level的应用。在svm.py中采用了python内置的ctypes库，由此python可以直接访问svm.h中定义的C结构和接口函数。svm.py主要运用了四个数据结构svm_node, svm_problem, svm_parameter和svm_model。