Python是一种广泛使用的高级编程语言，它受到全球开发者的青睐，许多机器学习算法都是使用Python实现的。其中，支持向量机（Support Vector Machine）是一种分类器和回归的工具，是Python机器学习领域中最流行的算法之一。

SVM在训练时需要解决一个优化问题，主要是要最小化目标函数。要实现这个目标，可以使用Python中的scikit-learn包。它提供了一个简单的API，可以轻松地训练SVM模型，同时也提供了许多优化算法，包括线性的SVM。

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 设定参数范围
params = [{'kernel': ['rbf'], 'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': ['auto', 'scale']},
{'kernel': ['linear'], 'C': [0.1, 1, 10]}]
# 采用GridSearchCV选择最优参数
clf = svm.SVC()
grid_search = GridSearchCV(clf, params, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)

上述代码中，首先导入了svm和GridSearchCV两个类，其中svm.SVC是scikit-learn包中的支持向量机分类器，GridSearchCV则是交叉验证来进行参数选择的类。接着，我们将数据集加载到X和y中。然后，我们规定了SVM的参数范围。最后，我们使用GridSearchCV类对SVM模型的参数进行选择，并输出最优的参数。

总之，SVM在Python中的使用是非常广泛的，同时也有许多优化算法供开发者选择。