LR和SVM的區別
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 ...
原文：手推LR及SVM
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 或者 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的目標是最大化分類間隔 硬SVM ，或者最大化 分類間隔 a 分錯的樣本數量 軟SVM ，SVM 基於幾何間隔最大化原理，認為幾何間 ...
2019-08-06 15:00 0 831 推薦指數：
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