随着样本数量的增加，拟合时间的复杂度要高于二次，这就使得当样板数量超过一万个时，很难扩展到数据集中。在多类处理时，是按照1对1的方案进行处理的。- C：float参数 默认值为1.0。错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。
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