以此类推… 3. 什么是线性回归? 如果你在上面找线的过程所找的线直的(即是线性的),那么这个找直线的过程就是“线性回归”。 线性回归(LR)可分为:简单一元线性回归和多元线性回归,也就是我们平时接触的一次线性方程和多次线性方程,二者的主要区别也就是未知项的个数。 简单一元线性回归 一元线性方程的公式应该...
Linear SVM和LR有什么异同? 孟老师 2024-12-03 09:551、模型目标函数 Linear SVM的目标是最大化间隔,即在满足分类约束的条件下,寻找间隔最大的超平面。而逻辑回归的目标是最小化对数损失,通过估计样本属于某一类的概率。 2、决策边界 Linear SVM寻找间隔最大的超平面进行分类,确保每个类别的支持向量到决策边界的...
2.3 R 中 LR 的实现和结果的意义 构造训练数据: df <- data.frame(x = c(1,2,3,4,5), y = c(2,3,4,6,7)) linear_model <- lm(y~x, df) summary(linear_model) 结果为: 1. Call: 2. lm(formula = y ~ x, data = df) 3. 4. Residuals: 1 2 3 4 5 5. 2.000e-01 -1.000...
SVM最早是二分类器，LR是回归方法，两者处理的问题不一样，根本不是一个模型，，，现在扩展了SVM做回归，称为SVR算法，SVR算法和LR的本质区别在于衡量误差标准的不同，所以拟合出来的结果不同，但都是好的拟合方法。
LR、最大熵、AdaBoost、CRF. SVM和LR的不同 损失函数不同. LR的损失函数是对数损失函数，S ...
Linear SVM是基于几何边界的分类模型,其目标是寻找一个超平面将不同类别的样本最大程度地分隔开。而LR则是一种基于概率的分类模型,通过学习样本的概率分布进行分类。 2.损失函数不同 Linear SVM使用间隔最大化(即hinge loss)的原则作为其优化目标,它关注的是离分类超平面最近的那些点(即支持向量)。LR则使用逻辑损失...
self.lr = learning_rate self.max_iter = max_iter self.w = np.random.normal(1, 0.1) self.b = np.random.normal(1, 0.1) self.loss_arr = [] def fit(self, x, y): self.x = x self.y = y for i in range(self.max_iter): ...
什么是warmup warmup是针对学习率learning rate优化的一种策略,主要过程是,在预热期间,学习率从0线性(也可非线性)增加到优化器中的初始预设lr,之后使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0。如下图所示: image warmup的作用 由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的,此时若选择一个较大的学习率,...
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