(2)SVM的决策边界是支持向量,它是离决策边界最近的数据点,SVM尝试最大化这些支持向量与决策边界的距离。 3.输出值: (1)LR输出类别的概率,可以用于估计数据点属于某一类的概率。 (2)SVM输出是样本点到决策边界的距离,没有直接的概率解释。 4.鲁棒性: (1)LR对噪声和异常点比较敏感,容易过拟合。 (2)SVM在决...
1、LR是参数模型,svm是非参数模型,linear和rbf则是针对数据线性可分和不可分的区别; 2、从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,SVM采用的是hinge loss,这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。 3、SVM的处理方法是只考虑support vectors,...
区别点: (1) 本质上是其loss function不同。(2) 支持向量机只考虑局部的边界线附近的点,而逻辑回归考虑全局(远离的点对边界线的确定也起作用)。(3) 在解决非线性问题时,支持向量机采用核函数的机制,而LR通常不采用核函数的方法。(4) 线性SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做normalization,LR不...
1、本质上是其loss function不同。 2、 支持向量机只考虑局部的边界线附近的点,而逻辑回归考虑全局(远离的点对边界线的确定也起作用)。 3、在解决非线性问题时,支持向量机采用核函数的机制,而LR通常不采用核函数的方法。 4、线性SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做normalization,LR不受其影响。 5...
损失函数的不同,LR是对数损失函数,SVM是hinge损失函数。 SVM不能产生概率,LR可以产生概率。 SVM自带结构风险最小化,LR则是经验风险最小化。 SVM会用核函数而LR一般不用核函数。 LR和SVM在实际应用的区别:根据经验来看,对于小规模数据集,SVM的效果要好于LR,但是大数据中,SVM的计算复杂度受到限制,而LR因为训练简...
简单来讲,就是LR/SVM都是会生成一个判别函数(不关系数据分布,只关心数据间的差别)去分类,而生成模型会计算联合概率(通过联合概率去找到数据的分布),然后根据数据分布去分类。 KNN/LR/SVM是判别模型; 朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型是生成模型。 4. LR与SVM都是线性模型 ...
LR: loss为交叉熵损失函数: svm: loss为合页损失函数(hinge loss):下标+表示取正值 相同点: svm和LR都是线性模型不同点: Loss不同,...
逻辑回归和SVM的区别和联系A.损失函数不同,LR损失函数是对数损失;SVM损失函数是合页损失;B.LR考虑了所有点的损失,但通过非线性操作大大减小离超平面较远点的权重;
LR与SVM的联系与区别: 联系: 1、LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题) 2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1、l2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。 区别: 1、LR是参数模型[逻辑回归是假设y服从Bernoulli分布],SVM是非参数模型,...
lr和svm的区别 为什么lr模型损失函数使用交叉熵而不用均方差 LR如果多了一维冗余特征,其权重和AUC会怎样变化 SVM SVM 的推导 特征 特征的选择方法以及特征处理的技巧 Fromhttps://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 主要是结合产品需求,以及做实验看核心指标。