gbase数据、南大通用产品文档：GBase8a支持向量机

支持向量机(SVM)也是一种二元分类算法，支持向量机模型的一个显著的优点是
对噪声数据的鲁棒性。线性支持向量机采用线性超平面进行数据分类。
图5- 15 向量机算法
支持向量机模型是求解分割超平面与最近的训练数据的距离（称为边界）最大化
的问题。处于边界线上的点称为支持向量，当支持向量确定后，不在边界线上的
点的变化不会影响模型的结果，这个特性保证了支持向量机的鲁棒性。

GBase 8a MPP Cluster 产品手册
5 数据库管理指南
文档版本953（2022-04-10）
南大通用数据技术股份有限公司
1436

参数说明：用于调试简单查询是否进行查询优化。设置成log 级别可以在数据库节点的
执行计划中看到没有查询优化的具体原因。
该参数属于USERSET 类型参数，请参考表15-1 中对应设置方法进行设置。
取值范围：枚举类型

off 表示不打开该功能。

log 表示打开该功能，可以在数据库节点的执行计划中看到没有查询优化的具体原
因。
须知：
提供在log 中显示语句没有查询优化的具体原因，需要将参数设置成log 级别，
log_min_messages 设置成debug4 级别，logging_module 设置'on(OPFUSION)'，注意log 内容
可能会比较多，尽可能在调优期间执行少量作业使用。
默认值：off

GBase 8c V5 开发者手册
南大通用数据技术股份有限公司
1291

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