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。 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 其他类似问题2015-05-15 Linear SVM 和 LR 有...
1、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距离最大化。逻辑回归则通过估计概率来得到决策边界,形成一...
《Linear SVM 和 LR 有什么异同? - 知乎》 O网页链接 û收藏 109 13 ñ26 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...互联网科技博主 3 公司 北京邮电大学 Ü 简介: 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 商务合作 QQ:1289468869 Email:1289468869@qq.com ...
思维方法不一样，拟合函数不一样，对异常值的稳健程度也不一样，没有好坏，只有适合，不过貌似svm效果...
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 ...
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。
ps. 多谢评论指正，LR是discriminative model，和Gaussian Naive Bayes (generative)有类似的形式但分类面...
1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM 2. 如果Feature的...
kernel='linear'时,为线性核,C越大分类效果越好,但有可能会过拟合(defaul C=1)。kernel='rbf'时(...
具体区别：1.LR输出值具有概率意义 2.LR可以直接推广到多分类问题 3.SVM求出来的解具有稀疏性，所以...