[吳恩達機器學習筆記]12支持向量機1從邏輯回歸到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 ...
原文：邏輯回歸（LR）和支持向量機（SVM）的區別和聯系
. 前言 在機器學習的分類問題領域中，有兩個平分秋色的算法，就是邏輯回歸和支持向量機，這兩個算法個有千秋，在不同的問題中有不同的表現效果，下面我們就對它們的區別和聯系做一個簡單的總結。 . LR和SVM的聯系 都是監督的分類算法。 都是線性分類方法 不考慮核函數時 。 都是判別模型。 . LR和SVM的不同 損失函數的不同，LR是對數損失函數，SVM是hinge損失函數。 SVM不能產生概率，L ...
2018-11-11 20:29 0 5427 推薦指數：
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