SVM和Logistic Regression的使用時的區別

上圖來自Andrew Ng的機器學習課程，我做個搬運工： 假設： n = 特徵數量，m = 訓練樣本數量 1）如果n相對於m更大，比如 n = 10,000，m = 1,000，則使用lr 理由： 特徵數相對於訓練樣本數已經夠大了，使用線性模型就能取得不錯的效果，不需要過於複雜的模型； 2）如果n較小，m比較大，比如n = 10，m = 10,000，則使用SVM（高斯核函數） 理由： 在訓練樣本

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