title: 在模式识别中，如何判断线性可分和非线性可分？如何选择SVM的类型？
topic: 模式识别
content: 关于是否线性可分的问题，如果数据的维度很低（<2），那么画图即可看出是否线性可分。否则高维的数据是无法看出来的。如何选择SVM的类型，这个其实就是模型选择的问题。模型选择最常用的两种方法是： 1.正则化 2. 交叉验证。实际上SVM的模型中，已经包括了正则项。所以更多时候只能使用交叉验证的方法来选择模型。交叉验证的基本思想是： 对于给定的模型参数，将所有训练数据分成N份，选择一份做为测试样本，其余N-1份作为