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指点一些很好的SVM教程

我一直在努力掌握支持向量机的基础知识，并下载并阅读了许多在线文章。 但是还是无法把握。 我想知道，如果有一些 很好的教程 可以用于理解的示例代码 或者你可以想到的东西，这将使我能够轻松学习SVM基础知识。 PS：我不知何故设法学习PCA（主成分分析）。 顺便说一句，你们会猜到我正在从事机器学习。

支持向量和训练数据与分类器性能之间的关系是什么？

我正在使用LibSVM分类一些文件。 最终结果显示，这些文件似乎有点难以分类。 但是，我注意到了一些训练我的模型。 也就是说：如果我的训练集是1000例如800左右被选为支持向量。 我到处寻找，看看这是好事还是坏事。 我的意思是支持向量的数量和分类器的性能有关系吗？ 我已阅读此帖以前的职位 。 但是，我正在执行参数select，并且我确信特征向量中的属性都是有序的。 我只需要知道关系。 谢谢。 ps：我使用线性内核。

libsvm中的多类分类

我正在使用libsvm ，我必须实现一个对所有的多类的分类。 我该怎么做？ libsvm版本2011是否使用这个？ 我觉得我的问题不是很清楚。 如果libsvm不自动使用一个对所有，我将使用一个svm每个类，否则我怎么能定义这个参数在svmtrain函数。 我已经阅读了libsvm的README。