LR和SVM的区别
一、相同点 第一，LR和SVM都是分类算法（SVM也可以用与回归） 第二，如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 这里要先说明一点，那就是LR也是可以用核函数的。总之，原始的LR和SVM都是线性分类器，这也是为什么通常没人问你决策树和LR ...
原文：SVM与LR的比较
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM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，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与 ...
2016-07-15 20:45 0 4139 推荐指数：
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参考文档： http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTYwNzk0NA==&mid=2649700392&idx=1&sn=8540506c ...