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/35119 面試常見問題：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同點 （1）都是監督分類 ...
原文：機器學習：SVM（SVM 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，盡量多的包含樣本點 SVM 的思路解決回歸問題： 在 Margin 區域內的樣本點越多，則 Margin 區域越能夠較好的表達樣本數據點， ...
2018-08-13 23:43 0 1330 推薦指數：
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