线性支持向量机是处理高维稀疏数据的有效机器学习方法之一,本文对线性支持向量机与传统支持向量机在解决大规模数据时的训练时间和分类准确率进行了对比分析,基于三个不同规模的数据集分别进行了分类实验,结果表明性支持向量机在训练速度上具有明显的优势,分类准确率也高于传统支持向量机。