svc和svm的区别

引用\[1\]和\[2\]提供了SVM模型的几种变体，其中包括svm.SVC和svm.LinearSVC。SVC代表C-Support Vector Classification，而LinearSVC代表Linear Support Vector Classification。这两个变体都是用于支持向量分类的模型。引用\[3\]提供了一个使用SVC进行训练和预测的示例代码。

SVC和LinearSVC都是SVM模型的变体，它们之间的区别在于其核函数的选择和求解方法的不同。SVC使用的是非线性核函数，例如高斯核函数，可以处理非线性可分的数据。而LinearSVC使用的是线性核函数，适用于线性可分的数据。因此，SVC可以处理更复杂的数据集，而LinearSVC适用于简单的线性分类问题。

此外，SVC和LinearSVC在求解问题上也有所不同。SVC使用的是一种称为SMO（Sequential Minimal Optimization）的算法来求解支持向量分类问题。而LinearSVC使用的是一种称为坐标下降法（Coordinate Descent）的算法来求解线性支持向量分类问题。

综上所述，SVC和LinearSVC是SVM模型的两个变体，它们在核函数的选择和求解方法上有所不同。SVC适用于处理非线性可分的数据，而LinearSVC适用于线性可分的数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SVM、SVC、SVR三者的区别](https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/106783351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [SVM,SVC,SVC之间的区别](https://blog.csdn.net/ccc_bioinfo/article/details/108975556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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