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
线性回归是回归模型 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 ...
原文：KNN与SVM对比&SVM与逻辑回归的对比
首先说一下两种学习方式：lazylearning和eagerlearning。 先说eagerlearning,这种学习方式是指在进行某种判断 例如，确定一个点的分类或者回归中确定某个点对应的函数值 之前，先利用训练数据进行训练得到一个目标函数，待需要时就只利用训练好的函数进行决策，这是一种一劳永逸的方法，SVM就属于这种学习方式 而lazylearning是指只有到了需要决策时才会利用已有数据进 ...
2018-04-08 21:45 0 3889 推荐指数：
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