n为特征数， m为训练样本数。
(1)如果相较于m而言， n要大许多，即训练集数据量不够支持我们训练一个复杂的非线性模型，我们选用逻辑回归模型或者不带核函数的支持向量机。
(2)如果n较小，而且m大小中等，例如n在 1-1000 之间，而m在 10-10000 之间，使用高斯核函数的支持向量机。
(3)如果n较小，而m较大，例如n在 1-1000 之间，而m大于 50000，则使用支持向量机会非常慢，解决方案是创造、增加更多的特征，然后使用逻辑回归或不带核函数的支持向量机。
值得一提的是，神经网络在以上三种情况下都可能会有较好的表现，但是训练神经网络可能非常慢，选择支持向量机的原因主要在于它的代价函数是凸函数，不存在局部最小值。
逻辑回归和不带核函数的支持向量机
逻辑回归和不带核函数的支持向量机它们都是非常相似的算法，不管是逻辑回归还是不带核函数的 SVM，通常都会做相似的事情，并给出相似的结果。但是根据你实现的情况，其中一个可能会比另一个更加有效。
在其中一个算法应用的地方，另一个也很有可能很有效。但是随着 SVM 的复杂度增加，当你使用不同的内核函数来学习复杂的非线性函数时，样本数量可能是 5 万（50,000），你的特征变量的数量会相当大。这是一个非常常见的体系，也许在这个体系里，不带核函数的支持向量机就会表现得相当突出，而逻辑回归则不容易实现目的。
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