本文參考來自http://blog.csdn.net/lqhbupt/article/details/8599295
libsvm中文文檔http://blog.sina.com.cn/s/blog_59d470310100guu3.html
1、打開python shell,輸入如圖：
2、如果version是32bit,這個時候LIBSVM的python接口設置將非常簡單。在libsvm文件夾下的windows文件夾中找到動態鏈接庫libsvm.dll，將其添加到系統目錄，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
如果你的python是64位的，這時你需要首先自己編譯64位的動態鏈接庫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所在文件夾libsvm
輸入nmake -f Makefile.win clean all
這時libsvm的windows目錄下將生成64位的動態鏈接庫。將新生成的libsvm.dll複製到系統目錄（例如`C:\WINDOWS\system32\'）即可。
3.一個小例子測試：
4.python接口的說明
在libsvm-3.16的python文件夾下主要包括了兩個文件svm.py和svmutil.py。
svmutil.py接口主要包括了high-level的函數，這些函數的使用和LIBSVM的MATLAB接口大體類似
svmutil中主要包含了以下幾個函數：
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的應用。在svm.py中採用了python內置的ctypes庫，由此python可以直接訪問svm.h中定義的C結構和接口函數。svm.py主要運用了四個數據結構svm_node, svm_problem, svm_parameter和svm_model。