支持向量机的实战代码，真是数据挖掘里的小金库。邓乃扬和田英杰写的《数据挖掘中的新方法支持向量机》这本书虽然出版早，但内容还挺扎实。你要是刚接触SVM，或者正好在做分类任务，不妨翻翻看。

书是老书，讲的是经典原理，但配套资源还挺丰富。有源码、有案例、有应用解读。尤其是支持向量机源代码这块，适合直接上手跑一跑。一般用在文本分类、图像识别、甚至金融预测都不在话下。

你想看实际项目怎么落地的？可以看看SVM 应用详解，讲得还挺细，流程清晰。代码也不复杂，主要是逻辑结构清楚，调参也不麻烦。

另外，有个源代码资源也值得下，支持命令行操作，配了小数据集。用 Python 改一改就能直接跑，想试试svm-train和svm-predict的朋友可以看看。

哦对了，如果你是搞特征工程或者高维数据的，SVM 的核函数真的值得玩一下。多试试 rbf、poly 这些，能帮你找到更合适的分类边界。

建议你从创新方法那篇开始看，对 SVM 在数据挖掘中怎么被用得更巧妙讲得比较实在。如果你还不太确定 SVM 适不适合你用的场景，可以先看看这篇，对思路有个概览。

，资源都不大，占用小，能直接落地。建议先跑通源码，再逐步去调参数、换核函数。如果你现在刚好要做一个小分类模型，那这套资源还蛮合适的。