怎么理解支持向量机中的惩罚因子的理解 C是惩罚系数 就是说你对误差的宽容度 这个值越高，说明你越不能容忍出现误差 gamma是你选择径向基函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。
机器学习SVM的优劣是什么？ 支持向量机是一种分类算法，最大的特点是：构造出最大间距的决策边界，如果在当前空间线性不可分，则会映射到更高的纬度空间。优点：特别是针对数据集较小的的情况下，往往分类效果比神经网络好。高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证。通过核函数，如果数据在原特征空间线性不可分，可以映射到高维度进行分类。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。能够处理非线性特征的相互作用。无需依赖整个数据，可以提高泛化能力。缺点：主要是因为算法把特征映射到更高纬度而导致如下问题：计算成本高，计算速度慢，内存消耗大，模型过程及结果难以解释，对缺失数据敏感，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。Logistic回归与支持向量机SVM都是常用的分类模型算法，都是通过类似正则项来防止模型过拟合在线性不可分的情况下，SVM比Logistic回归有更好的表现逻辑回归本质上是回归模型，结果会生成特征的权重，有更好的解释性，支持向量机则有点像黑盒难以解释，因为映射到更高纬度空间现实中不直观。优化：优化需要了解模型过程，可以参考以前的文章-支持向量机的数学原理：https：//www.toutiao.com/i6570907255812653575/1，松弛系数。
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机器学习 支持向量机 的三个问题
