4.支持向量机（SVM）算法(下）
1.SVM算法的特点 1.1 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的。 所有SVM不太容易产生overfitting 1.2 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。 1.3 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
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