(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。 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、逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化...
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...
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,...
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 基础版本的LR和SVM都是线性模型,核函数另算。 二、LR与SVM的不同点 1. 损失函数不同 逻辑回归LR的损失函数 支持向量机的目标函数 LR:是基于概率理论和极大似然估计 ...
1. 前言 在机器学习的分类问题领域中,有两个平分秋色的算法,就是 "逻辑回归" 和 "支持向量机" ,这两个算法个有千秋,在不同的问题中有不同的表现效果,下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。 2. LR和SVM的联系 1. 都是监督的分类算法。 2
而它的学习策略为最大化分类间隔,最终可转化为凸二次规划问题求解。LR是参数模型,SVM为非参数模型。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss。在学习分类器的时候,SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量点。LR的模型相对简单,在进行大规模线性分类时比较方便。
几月前一次午餐时间,听到同事之间的闲聊,LR和SVM只是损失函数不一样而已,这让我百思不得其解,这两个货怎么会联系在一起???上周刚刚手推了SVM,趁这个机会也推一推LR,深刻体会以下“为什么LR和SVM只是损失函数不一样而已“。在我的潜意识里,LR是最简单的模型了,无非是普通的线性回归模型加上一个损失函数。其...