今天爱分享给大家带来对于维度极低的特征,选择线性还是非线性分类器【面试题详解】,希望能够帮助到大家。
非线性分类器,低维空间可能很多特征都跑到一起了,导致线性不可分。
1. 如果Feature的数量很大,跟样本数量差不多,这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM
2. 如果Feature的数量比较小,样本数量一般,不算大也不算小,选用SVM+Gaussian Kernel
3. 如果Feature的数量比较小,而样本数量很多,需要手工添加一些feature变成第一种情况。
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