机器学习——支持向量机SVM（Support Vector Machine）（下）
1、SVM算法特征 （1）训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定。所以，SVM不太容易产生overfitting。 （2）SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量（Support Vectors），即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除，重复训练过程，结果仍然会得到完全一样的模型。 （3）一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较小，SVM训练出的模型比较容易被泛化
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