SVM-SVC分类
SVM优势：python 用于二元和多元分类器、回归和新奇性检测 良好的预测生成器，提供了鲁棒的过拟合、噪声数据和异常点处理 成功处理了涉及到不少变量的场景 当变量比样本还可能是依旧有效 快速，即便样本量大于1万 自动检测数据的非线性，不用作变量变换 SVM缺点：git 应用在二元分类表现最好，其余预测问题表现不是太好 变量比样例多不少的时候，有效性下降，须要使用其余方案，例如SGD方案 只提供预
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