機器學習之感知器和線性回歸、邏輯回歸以及SVM的相互對比
線性回歸是回歸模型 感知器、邏輯回歸以及SVM是分類模型 線性回歸：f(x)=wx+b 感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是個符號函數，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1 它的學習策略是最小化誤分類點到超平面的距離， 邏輯回歸：f(x ...
原文：KNN與SVM對比&SVM與邏輯回歸的對比
首先說一下兩種學習方式：lazylearning和eagerlearning。 先說eagerlearning,這種學習方式是指在進行某種判斷 例如，確定一個點的分類或者回歸中確定某個點對應的函數值 之前，先利用訓練數據進行訓練得到一個目標函數，待需要時就只利用訓練好的函數進行決策，這是一種一勞永逸的方法，SVM就屬於這種學習方式 而lazylearning是指只有到了需要決策時才會利用已有數據進 ...
2018-04-08 21:45 0 3889 推薦指數：
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