"低复杂度模型" 是一个相对而言的概念，通常指的是在计算和参数数量上相对较小的模型。这些模型可能在资源受限的环境中表现良好，训练速度较快，并且可以在嵌入式设备或移动设备上运行。
以下是一些低复杂度模型的方法：
1. 线性模型： 线性模型是一种简单但有效的模型，它的复杂度相对较低。在一些问题中，线性模型能够提供合理的性能。
2. 决策树： 决策树是一种基于树结构的模型，可以用于分类和回归任务。决策树相对容易理解和解释，并且在一些情况下可以表现出。
3. 支持向量机（SVM）： SVM 是一种用于分类和回归的模型，特别适用于高维空间。它在许多任务上表现出，同时具有较低的模型复杂度。
4. K近邻（K-Nearest Neighbors）： K近邻是一种基于实例的学习方法，它对训练数据进行存储，通过测量实例之间的距离来进行分类或回归。
5. 神经网络的轻量化版本： 在深度学习中，可以选择使用轻量化的神经网络结构，如MobileNet或SqueezeNet，这些模型通常具有较少的参数和计算复杂度。
6. 特征选择和降维： 通过选择最相关的特征或使用降维技术（如主成分分析，PCA），可以减少模型的复杂度。
正则化线性模型7. 正则化： 在训练过程中使用正则化方法，如L1正则化或L2正则化，以防止模型过度拟合。
选择合适的模型方法取决于任务的性质、可用的数据、计算资源等因素。在资源受限的环境中，通常更倾向于选择低复杂度的模型。

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