对于维度极低的特征，选择线性还是非线性分类器【面试题详解】

今天爱分享给大家带来对于维度极低的特征，选择线性还是非线性分类器【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
非线性分类器，低维空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分。

1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM

2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel

3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况。