原文:機器學習(九)—邏輯回歸與SVM區別

邏輯回歸詳細推導:http: lib.csdn.net article machinelearning 面試常見問題:https: www.cnblogs.com ModifyRong p .html LR和SVM有什么相同點 都是監督分類算法,判別模型 LR和SVM都可以處理分類問題,且一般都用於處理線性二分類問題 在改進的情況下可以處理多分類問題 兩個方法都可以增加不同的正則化項,如L L 等 ...

2018-05-11 22:23 0 1096 推薦指數:

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機器學習SVM邏輯回歸的聯系和區別

  通常說的SVM邏輯回歸的聯系一般指的是軟間隔的SVM邏輯回歸之間的關系,硬間隔的SVM應該是與感知機模型的區別和聯系。而且工程中也不能要求所有的點都正確分類,訓練數據中噪聲的存在使得完全正確分類很可能造成過擬合。   軟間隔SVM邏輯回歸的聯系   要說軟間隔SVM與聯系就要看軟間隔 ...

Sat Apr 01 01:47:00 CST 2017 0 8406
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 ...

Sun Jun 23 23:30:00 CST 2019 0 588
[吳恩達機器學習筆記]12支持向量機1從邏輯回歸SVM/SVM的損失函數

12.支持向量機 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 參考資料 斯坦福大學 2014 機器學習教程中文筆記 by 黃海廣 12.1 SVM損失函數 從邏輯回歸到支持向量機 為了描述支持向量機,事實上,我將會從邏輯回歸開始展示 ...

Wed Sep 05 18:58:00 CST 2018 0 1889
機器學習SVMSVM 思想解決回歸問題)

一、SVM 思想在解決回歸問題上的體現 回歸問題的本質:找到一條直線或者曲線,最大程度的擬合數據點; 怎么定義擬合,是不同回歸算法的關鍵差異; 線性回歸定義擬合方式:讓所有數據點到直線的 MSE 的值最小; SVM 算法定義擬合的方式:在距離 Margin 的區域內 ...

Tue Aug 14 07:43:00 CST 2018 0 1330
機器學習邏輯回歸(Logistic Regression)

1. Classification 這篇文章我們來討論分類問題(classification problems),也就是說你想預測的變量 y 是一個離散的值。我們會使用邏輯回歸算法來解決分類問題。 之前的文章中,我們討論的垃圾郵件分類實際上就是一個分類問題。類似的例子還有很多,例如一個在線 ...

Mon Nov 03 06:27:00 CST 2014 1 13495
機器學習邏輯回歸(logistics regression)

一、邏輯回歸的概念 邏輯回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義的線性回歸分析模型,常用於數據挖掘,經濟預測等領域。邏輯回歸從本質來說屬於二分類問題,是基於Sigmoid函數(又叫“S型函數”)的有監督二類分類模型。 二、Sigmoid函數 Sigmoid函數公式 ...

Fri Oct 18 00:13:00 CST 2019 0 424
python機器學習-邏輯回歸

1、邏輯函數 假設數據集有n個獨立的特征,x1到xn為樣本的n個特征。常規的回歸算法的目標是擬合出一個多項式函數,使得預測值與真實值的誤差最小: 而我們希望這樣的f(x)能夠具有很好的邏輯判斷性質,最好是能夠直接表達具有特征x的樣本被分到某類的概率。比如f(x)>0.5的時候能夠表示 ...

Thu Aug 18 00:54:00 CST 2016 1 1575
機器學習邏輯回歸(Logistic Regression)

注:最近開始學習《人工智能》選修課,老師提綱挈領的介紹了一番,聽完課只了解了個大概,剩下的細節只能自己繼續摸索。 從本質上講:機器學習就是一個模型對外界的刺激(訓練樣本)做出反應,趨利避害(評價標准)。 1. 什么是邏輯回歸? 許多人對線性回歸都比較熟悉,但知道邏輯回歸的人可能就要 ...

Tue Dec 27 08:07:00 CST 2016 19 61948
 
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