根据文档，scikit-learn实现了SVC、NuSVC和LinearSVC，这些类能够对数据集进行多类分类。另一方面，我也读到scikit-learn还使用libsvm来实现支持向量机算法。我对SVC和libsvm版本之间的区别有些困惑，目前我猜测SVC是用于多类问题的支持向量机算法，而libsvm是用于二类问题的。能有人帮我理解这两者的区别吗？

回答：

它们只是同一种算法的不同实现。SVM模块（SVC、NuSVC等）是libsvm库的封装，支持不同的核函数，而LinearSVC基于liblinear，仅支持线性核函数。因此：

SVC(kernel = 'linear')

理论上“等同于”：

LinearSVC()

由于实现方式不同，实际上你会得到不同的结果，最重要的区别是LinearSVC仅支持线性核函数，速度更快，并且可以更好地扩展。