原文:机器学习之SVM与逻辑回归的联系和区别

通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系,硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类,训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔SVM的缘由。 软间隔SVM表示样本数据不必要求全部正确分类,允许少量的数据点犯错。于是将硬间隔SVM的优化目标由: ...

2017-03-31 17:47 0 8406 推荐指数:

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机器学习(九)—逻辑回归SVM区别

逻辑回归详细推导:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/35119 面试常见问题:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同点   (1)都是监督分类 ...

Sat May 12 06:23:00 CST 2018 0 1096
机器学习之感知器和线性回归逻辑回归以及SVM的相互对比

线性回归回归模型 感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型 线性回归:f(x)=wx+b 感知器:f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数,若wx+b>=0取+1,若wx+b<0取-1 它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离, 逻辑回归:f(x ...

Sun Jun 23 23:30:00 CST 2019 0 588
逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)的区别联系

1. 前言 在机器学习的分类问题领域中,有两个平分秋色的算法,就是逻辑回归和支持向量机,这两个算法个有千秋,在不同的问题中有不同的表现效果,下面我们就对它们的区别联系做一个简单的总结。 2. LR和SVM联系 都是监督的分类算法。 都是线性分类方法 (不考虑核函数时 ...

Mon Nov 12 04:29:00 CST 2018 0 5427
机器学习SVMSVM 思想解决回归问题)

一、SVM 思想在解决回归问题上的体现 回归问题的本质:找到一条直线或者曲线,最大程度的拟合数据点; 怎么定义拟合,是不同回归算法的关键差异; 线性回归定义拟合方式:让所有数据点到直线的 MSE 的值最小; SVM 算法定义拟合的方式:在距离 Margin 的区域内 ...

Tue Aug 14 07:43:00 CST 2018 0 1330
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归SVM/SVM的损失函数

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示 ...

Wed Sep 05 18:58:00 CST 2018 0 1889
机器学习逻辑回归(Logistic Regression)

1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题(classification problems),也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中,我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多,例如一个在线 ...

Mon Nov 03 06:27:00 CST 2014 1 13495
机器学习逻辑回归(logistics regression)

一、逻辑回归的概念 逻辑回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题,是基于Sigmoid函数(又叫“S型函数”)的有监督二类分类模型。 二、Sigmoid函数 Sigmoid函数公式 ...

Fri Oct 18 00:13:00 CST 2019 0 424
python机器学习-逻辑回归

1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率。比如f(x)>0.5的时候能够表示 ...

Thu Aug 18 00:54:00 CST 2016 1 1575
 
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