“`” 参考回答： 当样本的特征很多且维数很高时可考虑用SVM的线性核函数。当样本的数量较多,特征较少时,一般手动进行特征的组合再使用SVM的线性核函数。当样本维度不高且数量较少时,且不知道该用什么核函数时一般优先使用高斯核函数,因为高斯核函数为一种局部性较强的核函数,无论对于大样本还是小样本均有较好的性能且相对于多项式核函数有较少的参数。 <pre><code> "“` Was this helpful? YesNo 0 / 0 上一篇: SVM的损失函数 下一篇: 分类算法列一下有多少种？应用场景。 发表回复 取消回复0 Your email address will not be published. 在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。