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SVM的优缺点
优点
可用于线性/非线性分类,也可以用于回归,泛化错误率低,也就是说具有良好的学习能力,且学到的结果具有很好的推广性。
可以解决小样本情况下的机器学习问题,可以解决高维问题,可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
SVM是最好的现成的分类器,现成是指不加修改可直接使用。并且能够得到较低的错误率,SVM可以对训练集之外的数据点做很好的分类决策。
缺点
对参数调节和和函数的选择敏感。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11230850.html
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