任何公司、任何领域，它肯定都有局限性，无论是原材料的数量、支持企业运行的设备、人力资源、工作时间，包括必须花费多少资本。所有这些问题都需要考虑在内，以免通过利润最大化或成本最小化的优化使公司亏损。

在种情况下有些事情是无

法用线性方法解决的，因为某些因素是导致目标函数非线性的原因。例如，如果公司面  俄罗斯电话号码数据  临价格弹性，有很多销售的商品与价格不成正比，或者可以说，产品越有限，价格就越贵。在这种情况下，公司无法线性求解，必须使用非线性方法，因为还需要考虑其他因素。

另一个对数据挖掘中使用的线性和非线性函数进行建模以解决分类问题的示例，其中之一是支持向量机。

用于学习的SVM系统是基于

优化理论的。SVM本身就是模式识别领域的旗舰。根据其特点，SVM方法分为2种，即线性和非线性。线性建模在超平面和软边缘上将这两类分开。

它与非线性不同，非线性是高维空间上核技巧的函数。SVM 分类的应用使用线性和非线  第一数据库  性函数，例如使用 SVM 算法对雅加达政府封锁政策进行公众分析情绪、使用朴素贝叶斯方法、支持向量机和 K 最近邻对 YouTube 上的垃圾邮件进行分类。