一、相同點 　第一，LR和SVM都是分類算法（SVM也可以用與回歸） 　第二，如果不考慮核函數，LR和SVM都是線性分類算法，也就是說他們的分類決策面都是線性的。 　　這里要先說明一點，那就是LR也是可以用核函數的。總之，原始的LR和SVM都是線性分類器，這也是為什么通常沒人問你決策樹和LR ...

　　這個問題在最近面試的時候被問了幾次，讓談一下Logistic回歸（以下簡稱LR）和SVM的異同。由於之前沒有對比分析過，而且不知道從哪個角度去分析，一時語塞，只能不知為不知。 　　現在對這二者做一個對比分析，理清一下思路。 　　 　　相同點 　　1、LR和SVM都是分類算法（曾經我認為 ...

兩種方法都是常見的分類算法，從目標函數來看，區別在於邏輯回歸采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。這兩個損失函數的目的都是增加對分類影響較大的數據點的權重，減少與分類關系較小的數據點的權重。SVM的處理方法是只考慮support vectors，也就是和分類最 ...

LR: 　　LR的目標是最小化模型分布和經驗分布之間的交叉熵，LR基於概率理論中的極大似然估計。首先假設樣本為0或者1的概率可以用sigmoid函數來表示，然后通過極大似然估計的方法估計出參數的值，即讓模型產生的分布P(Y|X)盡可能接近訓練數據的分布。 SVM: 　　SVM的目標 ...

之前一篇博客中介紹了Logistics Regression的理論原理：http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html。 在大大小小的面試過程中，經常會有這個問題：“請說一下邏輯回歸（LR）和支持向量機（SVM）之間的相同點和不同點”。現在整理 ...

首先，SVM和LR(Logistic Regression)都是分類算法。SVM通常有4個核函數，其中一個是線性核，當使用線性核時，SVM就是Linear SVM，其實就是一個線性分類器，而LR也是一個線性分類器，這是兩者的共同之處。 不同之處在於，第一，LR只要求計算出一個決策面，把樣本點分為 ...

之前整理過一篇關於邏輯回歸的帖子，但是只是簡單介紹了一下了LR的基本思想，面試的時候基本用不上，那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識，希望能夠對面試有一定的幫助。 1、邏輯斯諦分布 介紹邏輯斯諦回歸模型之前，首先看一個並不常見的概率分布，即邏輯斯諦分布。設X是連續 ...

一、LR LR,DT,SVM都有自身的特性，首先來看一下LR，工業界最受青睞的機器學習算法，訓練、預測的高效性能以及算法容易實現使其能輕松適應工業界的需求。LR還有個非常方便實用的額外功能就是它並不會給出離散的分類結果，而是給出該樣本屬於各個類別的概率（多分類的LR就是softmax）,可以嘗試 ...