SVM 不适合大型数据

好处 -- 与朴素贝叶斯算法相比，SVM 分类器提供了良好的准确性并执行更快的预测。它们还使用较少的内存，因为它们在决策阶段使用了训练点的子集。SVM 在具有清晰的分离边界和高维空间的情况下工作得很好。 SVM 不适合大型数据集，因为它的训练时间长，而且与朴素贝叶斯相比，它也需要更多的训练时间。它在重叠类时效果不佳，并且对使用的内核类型也很敏感。 …

如何控制sklearn svm 模型训练（sklearn.svm.SVC）？

结合max\_iter和tol来实现收敛。 > > max\_iter int，可选（default=-1） > 求解器内迭代的硬限制，或 -1 表示没有限制。 > > > tol float, optional (default=1e-3) > 停止标准的容差。 > > > 进度条支持目前在 Sklearn 中不可用，但您可以使用v…

How to train an image classification model usin…

To train an image classification model using scikit-learn in Python, you can use the `RandomForestClassifier` or `SVM` classifiers with image features extracted using methods such…