SVM和Logistic Regression的使用时的区别

上图来自Andrew Ng的机器学习课程，我做个搬运工： 假设： n = 特征数量，m = 训练样本数量 1）如果n相对于m更大，比如 n = 10,000，m = 1,000，则使用lr 理由： 特征数相对于训练样本数已经够大了，使用线性模型就能取得不错的效果，不需要过于复杂的模型； 2）如果n较小，m比较大，比如n = 10，m = 10,000，则使用SVM（高斯核函数） 理由： 在训练样本

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