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支持向量机分类精度和样本数量大小的关系
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1.对于机器学习，一般来说，样本数量越大训练出来的分类器分类正确率越高。 可是支持向量机对于大样本分类效率下降，占用内存高。这会不会影响到支持向量机对样本数量多时的准确率？ 相同实验环境下，会不会产生200个样本训练出来的SVM要优于600个样本训练出来的SVM这种情况，还是一定是1000个样本训练结果好于800的好于600的？ 2.对于这个问题，我用陆振波教授的工具箱在UCI数据集tic-tac-toe上做了模拟实验，结果显示200数据量训练出来的SVM最好，优于 900数据量训练出来的SVM，优于600数据量训练出来的SVM。 这是为什么？难道真的是支持向量机相当于只有一个神经元而记不住太大数据？还是我实验过程中产生了错误？还是我的参数设置不对？ 以上两个问题，跪求大神解答！ |
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