单选题

以下对LR和SVM算法的描述，正确的是？

Question

A. LR和SVM都是参数模型

B. LR模型一般需要通过正则化项控制模型复杂度，防止过拟合；而SVM具有结构风险最小化理论基础，则没有过拟合风险

C. SVM对样本的处理方法是只考虑Support Vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器；而逻辑回归通过非线性映射，相对提升了与分类最相关的数据点的权重

D. LR不能像SVM一样利用核函数将特征空间向高维映射，所以LR不适用于非线性问题