出现几万维的情况很正常,其他算法基本就没有能力应付了,SVM却可以,主要是因为SVM 产生的分类器很简洁,用到的样本信息很少(仅仅用到那些称之为“支持向量”的样本),使得即使样本维数很高,也不会给存储和计算带来大麻烦(相对照而言,kNN算法在分类时就要用到所有样本,样本数巨大,每个样本维数...
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SVM算法详细解释,涵盖其基本原理、核心思想、工作流程,包括分类原理及回归应用,同时介绍优化技巧。 ,理想股票技术论坛
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