支持向量机的老牌库 libsvm 3.20，算是搞 SVM 入门时绕不开的一套资源。功能比较全，训练、预测、参数优化都有，连 matlab 接口都集成得挺好。如果你想自己调调参数，还能用它自带的 GUI 工具，图形化操作方便不少。

支持向量、核函数、软间隔这些 SVM 关键概念，在 libsvm 里都能看到实际代码体现。比如调 C 和 gamma 时用它自带的 Grid Search，就挺省事。

核函数支持得也全，像 RBF、线性核、多项式核这些全都有，甚至你还可以自定义核函数。对于搞科研或者比赛的同学，这点就实用了。

性能上也还不错，3.20 版本做了不少优化，大数据集时训练速度提升蛮。内存管理也改善了，不容易爆内存，对老机器算比较友好了。

最方便的还是它对 matlab 的支持了，调用方式简单，甚至还有图形界面可用。你平时如果用 matlab 比较多，直接接上就能跑，免去格式转换的烦恼。

应用场景？挺多的：文本分类（比如垃圾邮件识别）、图像识别、基因数据、甚至还有金融风控啥的，SVM 都能派上用场。你只要把数据准备好，丢给 libsvm 基本就能跑起来。

如果你是第一次用 SVM，建议先用默认参数跑一遍看看效果，再慢慢调整。哦对了，最新版 3.21 也出了，但 3.20 的资料更多，入门更稳妥。