第五百七十五章坏消息和好消息
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支持卡尔曼滤波器算法，就得找一个合适的法子，来反驳支持向量机算法。
反过来也是一样。
陆语的大脑，也是高速运转了起来，开始做起了选择。
“如果使用支持向量机，那就需要大量的训练数据和计算资源，并且对数据的质量和分布有一定要求，如果训练数据不足或者不平衡，支持向量机可能会过拟合或者欠拟合。合适的核函数和惩罚参数，数据归一化和标准化”
一念至此，他开口道。
“大家先安静一下吧。”
在思索了片刻之后，陆语发言了。
“大家愿意去讨论，当然是好的。”
“但是我希望大家也能意识到卡尔曼滤波器和支持向量机在微电机系统误差补偿方面都有各自的优缺点和适用场景。”
“一般来说，如果系统是线性的或者近似线性的，并且有明确的物理模型和参数，并且需要实时的预测和更新，那么卡尔曼滤波器是一个较好的选择。”
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