機器學習——支持向量機SVM（Support Vector Machine）（下）
1、SVM算法特徵 （1）訓練好的模型的算法複雜度是由支持向量的個數決定的，而不是由數據的維度決定。所以，SVM不太容易產生overfitting。 （2）SVM訓練出來的模型完全依賴於支持向量（Support Vectors），即使訓練集裏面所有非支持向量的點都被去除，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小，SVM訓練出的模型比較容易被泛化
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