支持向量機（二）

 一.理論 1.總結 1）訓練好的模型的算法複雜度由支持向量的個數決定的，而不是由數據的維度決定的。所以SVM不太容易產生overfitting（過擬合） 2）SVM訓練出來的模型完全依賴於支持向量，即使訓練集中所有非支持向量的點被去除，重複訓練過程，結果仍然會得到完全一樣的模型。 3）一個SVM如果訓練得出的支持向量個數比較少，SVM訓練出的模型比較容易被泛化。 2.線性不可分的情況 1）數據集

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