这个问题在最近面试的时候被问了几次,让谈一下Logistic回归(以下简称LR)和SVM的异同。由于之前没有对比分析过,而且不知道从哪个角度去分析,一时语塞,只能不知为不知。 现在对这二者做一个对比分析,理清一下思路。 相同点 1、LR和SVM都是分类算法(曾经我认为 ...
http: www.iliuye.com index.php Wap Index article id lr 和 svm本质不同在于loss function的不同,不过想想这几乎对所有的单层模型都使用,lr的损失函数是 cross entropy loss, adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss,常见的回归模型通常用 均方误差 loss。 ...
2016-11-18 09:14 0 5600 推荐指数:
这个问题在最近面试的时候被问了几次,让谈一下Logistic回归(以下简称LR)和SVM的异同。由于之前没有对比分析过,而且不知道从哪个角度去分析,一时语塞,只能不知为不知。 现在对这二者做一个对比分析,理清一下思路。 相同点 1、LR和SVM都是分类算法(曾经我认为 ...
可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得 ...
sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm im ...
基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 基本思路; 定义特征和目标的标签 -> 读取整个数据集 -> 分别读取特征与标签数据集XY -> 划分数据集(测试集、训练集) -> 声明算法模型 -> ...
一、概述 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法。仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可见,最优化的作用十分强大。接下来,我们介绍几个最优 ...
SVM算法的R语言实现 1.SVM分类 (1)标准分类模型 library(e1071) data(iris) attach(iris) model<-svm(Species~.,data=iris) #标准分类模型 (2)多分类模型 #步骤1 数据集准备 ...
假设一个数据集有n个样本,每个样本有m个特征,样本标签y为{0, 1}。 数据集可表示为: 其中,x(ij)为第i个样本的第j个特征值,y(i)为第i个样本的标签。 X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。 每个特征有一个权重(或系数),权重矩阵 ...
Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值 ...