我目前正在研究SVM，想了解线性核SVM的应用。我认为它应该用于解决线性优化问题。这是正确的吗？

感谢您的回答！

回答：

另外补充一点：线性SVM比非线性SVM更不容易过拟合。您需要根据具体情况选择合适的核：如果您的特征数量相对于训练样本非常大，就使用线性核；如果特征数量较少，但训练样本很大，您也可以使用线性核，但尝试增加更多的特征；如果特征数量较少（10^0 – 10^3），样本数量中等（10^1 – 10^4），使用高斯核会更好。

据我所知，线性核SVM通常与逻辑回归相当。