id3算法 为什么会收敛到局部最优
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发布时间：2022-05-20 13:00
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时间：2023-10-22 06:03
SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。
支持向量机方法是在机器学习理论指导下专门针对有限样本设计的学习方法，不仅对于小样本问题可以得到最优解，而且SVM模型具有很强的泛化能力。更
为突出的是SVM最终转化为求解一个凸二次规划问题，在理论上可以得到全局最优解，克服了一些传统方法（如神经网络方法）可能陷入局部极值的不足。虽然
SVM与神经网络相比有明显优势，但在实际应用中还存在一些问题，比如对于大规模的数据集，由于SVM要解凸二次规划而使算法效率很低，甚至无法进
行；SVM对奇异值的稳健性不高；SVM的解不具有稀疏性，存在着大量冗余支撑向量；其参数没有好的选择策略。
