至此关于SVM柔性边界的一些补充讨论就完成了,接下来说一下支持向量回归(SVR) 支持向量回归(SVR) 由支持向回归就是一种回归方法,就像最小二乘法,岭回归,梯度下降法一样,是一种方法,就像支持向量机也是一种方法,所以它们都不叫做模型,而是叫做支持向量机和支持向量回归。 支持向量回归是在我们做拟合时,采用了支持向...
SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做标准化处理,逻辑回归不受其影响。且SVM受数据量影响严重,大量数据一般选择用逻辑回归。 分享回复赞 脑功能吧 周立羽 基于DDTBOX,使用线性支持向量回归(SVR)从ERP数据中解码连续变量导读 事件相关电位(ERP)数据的多变量分类分析是预测认知变量的强大工具。然而,分类通常仅...
损失函数不同; SVM 只考虑支持向量,而 LR 考虑全局(即远离的点对边界线的确定也起作用); 在解决非线性问题时,SVM 采用核函数的机制,而 LR 通常不采用核函数的方法; SVM 的损失函数就自带正则(损失函数中的12||w||2项),这就是为什么 SVM 是结构风险最小化算法的原因,而 LR 必须另外在损失函数上添加正则...
SVM柔性边界的表达式：柔性边界 与完美可分情况的SVM表达式：完美可分 相⽐，我们发现如下以下区别[1]：我们通过下图来说明柔性边界到底想要达到什么⽬的：左边为完美可分，右边为柔性边界 可以看到，⽀持向量机真正确定的并不是⼀个超平⾯，⽽是沿着这个超平⾯的带状区间（在⼆维中，更⾼维就更抽象...