前面提到LR处理这种非线性的问题效果没有特别好;KNN虽然效果较好,但是训练很费时。SVM可以说很好地解决了前面两个问题:RBF核拟合非线性,support vector有点类似KNN的最近邻,但由于是在分类边界,更具”代表性”,比机械地选出最近邻效果更好。而且只保留support vector,预测速度快多了。 代码语言:javascript 代码运行...
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,...
与LR相比,SVM在处理非线性问题时效果更好,但计算复杂度较高,训练时间较长。 与神经网络:神经网络是一种基于神经元和层结构的分类算法,具有较强的非线性建模能力。与LR相比,神经网络可以处理复杂的非线性关系和多分类问题,但训练过程复杂,计算资源需求较高。 与K近邻(KNN):KNN是一种基于距离度量的分类算法,适用于...
常见的判别模型还有KNN和K-means。 🔍 不同之处 损失函数:LR的损失函数是交叉熵损失(cross entropy loss),而SVM的损失函数是合页损失(hinge loss)。常见的回归模型通常使用均方误差损失(mean squared error loss)。 考虑范围:SVM主要关注局部的边界线附近的点,而LR则考虑全局数据,远离的点也对确定边界线起作用。
常见的判别模型有:KNN、SVM、LR,常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。 第五,LR和SVM在学术界和工业界都广为人知并且应用广泛。 不同点 第一,本质上是其loss function不同。 逻辑回归的损失函数: svm的损失函数 支持向量机的目标函数: 不同的loss function代表了不同的假设前提,也就代表了不同的分类...
常见的判别模型有:KNN、SVM、LR。 常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。 不同点 (1). 本质上是损失函数不同 LR的损失函数是交叉熵: SVM的目标函数: 逻辑回归基于概率理论,假设样本为正样本的概率可以用sigmoid函数(S型函数)来表示,然后通过极大似然估计的方法估计出参数的值。
常见的判别模型有:KNN、SVM、LR,常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。 5 LR和SVM在学术界和工业界都广为人知并且应用广泛。 讲完了LR和SVM的相同点,你是不是也认为有必要将他们进行比较一下了呢?而且比较LR和SVM,是不是比让你比较决策树和LR、决策树和SVM、朴素贝叶斯和LR、朴素贝叶斯和SVM更能考察...
判别模型不关心数据是怎么生成的,它只关心信号之间的差别,然后用差别来简单对给定的一个信号进行分类。常见的判别模型有:KNN、SVM、LR,常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。当然,这也是为什么很少有人问你朴素贝叶斯和LR以及朴素贝叶斯和SVM有什么区别(哈哈,废话是不是太多)。
线性分类器:模型是参数的线性函数,分类平面是(超)平面;非线性分类器:模型分界面可以是曲面或者超平面的组合。 典型的线性分类器有感知机,LDA,逻辑斯特回归,SVM(线性核); 典型的非线性分类器有朴素贝叶斯(有文章说这个本质是线性的,http://dataunion.org/12344.html),kNN,决策树,SVM(...
判别模型不关心数据是怎么生成的,它只关心信号之间的差别,然后用差别来简单对给定的一个信号进行分类。常见的判别模型有:KNN、SVM、LR,常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。当然,这也是为什么很少有人问你朴素贝叶斯和LR以及朴素贝叶斯和SVM有什么区别(哈哈,废话是不是太多)。