Machine Learning第七講SVM -- （三）SVM在實踐中的應用
Using SVM in Practice(SVM在實踐中的應用)
在實際應用中，並不推薦 自己寫SVM的演算法，可以使用別人已經寫好的，那我們需要做什麼呢？
如下圖：
對於核函式的選型，我們一般會選擇線性核函式和高斯核函式。
一般情況下，我們需要自己提供核函式，必要的時間需要做歸一化：
其他核函式的選擇？
多元分類中SVM演算法的應用：
logistic迴歸演算法、神經網路和SVM的比較？
可能我們在遇到實際問題時，還是不知道應該選擇哪一種演算法，沒關係，我們之前講過最後決定結果的是資料集的大小、調優引數等因素，但是SVM仍然是比較高效的一個演算法。
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