之前一篇博客中介绍了Logistics Regression的理论原理:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html. 在大大小小的面试过程中,经常会有这个问题:"请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点".现在整理一下,希望对以后面试机器学习方向的同学有所帮助. (1)为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回答这个问题其实就是回答LR和SVM有什么相同点. 第一,LR和SVM都是分类算法. 看到这里很…

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vvpy.html 在大大小小的面试过程中,多次被问及这个问题:“请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点”.第一次被问到这个问题的时候,含含糊糊地说了一些,大多不在点子上,后来被问得多了,慢慢也就理解得更清楚了,所以现在整理一下,希望对以后面试机器学习方向的同学有所帮助(至少可以瞎扯几句,而不至于哑口无言ha(*^-^*)). (1)为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回…

一.相同点 第一,LR和SVM都是分类算法(SVM也可以用与回归) 第二,如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的. 这里要先说明一点,那就是LR也是可以用核函数的.总之,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别? 第三,LR和SVM都是监督学习算法. 第四,LR和SVM都是判别模型. 这里简单讲解一下判别模型和生成模型的差别: 判别式模型(Discriminative…

之前一篇博客中介绍了Logistics Regression的理论原理:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html. 在大大小小的面试过程中,经常会有这个问题:“请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点”.现在整理一下,希望对以后面试机器学习方向的同学有所帮助. (1)为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回答这个问题其实就是回答LR和SVM有什么相同点. 第一,LR和SVM都是分类算法. 看到这里很多人就不会…

转自:https://www.quora.com/What-are-the-advantages-of-different-classification-algorithms There are a number of dimensions you can look at to give you a sense of what will be a reasonable algorithm to start with, namely: Number of training examples Dim…

前言 最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等.相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能.如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的算法. 所幸了解到一些单样本检测的算法,比如Isolation Forest,One-Class…

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解 直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

声明: 机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结,其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的. 目录: 什么支持向量机(SVM) SVM中必须知道的概念 SVM实现过程 SVM核心点--公式原理推导 SVM核心点--如何寻找支持向量 SVM核心点--SMO算法 SVM核心点--核函数 实际使用过程中需要注意的地方 SVM总结与课后作业 参考文献 一.什么是支持向量机(SVM) 二.SVM中的必须知道的概念 三.SVM实现过程 四.SVM核心点--公式原理推导 五.SVM核心点…

背景 上一篇文章总结了linear hard SVM,解法很直观,直接从SVM的定义出发,经过等价变换,转成QP问题求解.这一讲,从另一个角度描述hard SVM的解法,不那么直观,但是可以避免feature转换时的数据计算,这样就可以利用一些很高纬度(甚至是无限维度)的feature转换,得到一些更精细的解.   拉格朗日乘子式 首先,回顾一下SVM问题的定义,如下: 线性约束很烦,不方便优化,是否有一种方法可以将线性约束放到优化问题本身,这样就可以无拘无束的优化,而不用考虑线性约束了.拉格朗…

背景 支持向量机(SVM)背后的数学知识比较复杂,之前尝试过在网上搜索一些资料自学,但是效果不佳.所以,在我的数据挖掘工具箱中,一直不会使用SVM这个利器.最近,台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理,所以机会难得,一定要好好把握这次机会,将SVM背后的原理梳理清楚并记录下来.这篇文章总结第一讲linear hard SVM的相关内容.     最好的分割线 之前有讲过PLA,即在线性可分的数据中,找到一条线,能够区分开正负样本,如下所示: 上面三条线,…