LR & SVM 的区别 相同点 LR和SVM都是分类算法. 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. LR和SVM都是监督学习算法. LR和SVM都是判别模型. 不同点 损失函数不一样 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). 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在计算决策面时,SVM算法里只有少数几个代表支持向量的样本参与了计算,也就是只有少数几个样本需要参

两种方法都是常见的分类算法,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.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是一个二分类器,要多分类器需要采用1vs1或者1vs all ,(尼莫... 2.SVM对大规模训练样本难以实施,compute expensive ,thus run low

首先,SVM和LR(Logistic Regression)都是分类算法.SVM通常有4个核函数,其中一个是线性核,当使用线性核时,SVM就是Linear SVM,其实就是一个线性分类器,而LR也是一个线性分类器,这是两者的共同之处. 不同之处在于,第一,LR只要求计算出一个决策面,把样本点分为两类就行了,不要求分得有多好:而Linear SVM要求决策面距离两个类的点的距离要最大. 第二,Linear SVM只考虑边界线附近的点,而LR要考虑整个样本所有的点,如果增加一些样本点,只要这些样本点

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

一.LR LR,DT,SVM都有自身的特性,首先来看一下LR,工业界最受青睐的机器学习算法,训练.预测的高效性能以及算法容易实现使其能轻松适应工业界的需求.LR还有个非常方便实用的额外功能就是它并不会给出离散的分类结果,而是给出该样本属于各个类别的概率(多分类的LR就是softmax),可以尝试不同的截断方式来在评测指标上进行同一模型的性能评估,从而得到最好的截断分数.LR不管是实现还是训练或者预测都非常高效,很轻松的handle大规模数据的问题(同时LR也很适合online learning)

1.异(加下划线是工程上的不同) (1)两者损失函数不一样 (2)LR无约束.SVM有约束 (3)SVM仅考虑支持向量. (4)LR的可解释性更强,SVM先投影到更高维分类再投影到低维空间. (5)SVM不能给出概率结果. (6)SVM是自带有约束条件的正则,泛化能力比LR好.LR是无约束正则. (7)SVM在处理非线性问题比LR更好更快.实际上差不多,SVM常用的核函数为高斯核和非线性核函数.LR也可以映射到高维,但SVM采用核函数映射到高维更快. 2.同 (1)都是二分类 (2)都采用正则化

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

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

一.SVM 1.应用场景: 文本和图像分类. 2.优点: 分类效果好:有效处理高维空间的数据:无局部最小值问题:不易过拟合(模型中含有L2正则项): 3.缺点: 样本数据量较大需要较长训练时间:噪声不能太多:对缺失数据敏感: 二.决策树   1.应用: 金融和电子商务 2.优点: 同时处理多种类型的数据:适合大量样本的数据:对部分数据缺失不敏感: 3.缺点: 容易过拟合:对属性具有强关联性时效果不好: 三.adaboost 1.应用: 特征选择:回归问题: 2.优点: 精度高:不易过拟合: 3.

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助. 1.逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布.设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数.逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示.其中分布函数属于逻辑斯谛函数,其图形为一条S形曲线.

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 都是监督的分类算法. 都是线性分类方法 (不考虑核函数时). 都是判别模型. 3. LR和SVM的不同 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

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

线性回归 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量 x 和因变量 y 的关系.最常见问题有如 医生治病时的望.闻.问.切之后判定病人是否生了什么病,其中的望闻问切就是获得自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类. 最简单的回归是线性回归,如图1.a所示,X为数据点——肿瘤的大小,Y为观测值——是否是恶性肿瘤.通过构建线性回归模型,如 hθ (x) 所示,构建线性回归模型后,可以根据肿瘤大小,预测是否为恶性肿瘤.h θ (x)≥.05为恶性,h θ (x

一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题.其学习策略是使间隔最大化,也就是常说的基于结构风险最小化寻找最优的分割超平面.SVM学习问题可以表示为凸优化问题,也可以转变为其对偶问题,使用SMO算法求解.线性SVM与LR有很多相似的地方,分类的准确性能也差不多,当数据量比较少时SVM可能会占据优势,但是SVM不方便应用于软分类(probabi

首先说一下两种学习方式: lazy learning  和  eager learning. 先说 eager learning, 这种学习方式是指在进行某种判断(例如,确定一个点的分类或者回归中确定某个点对应的函数值)之前,先利用训练数据进行训练得到一个目标函数,待需要时就只利用训练好的函数进行决策,这是一种一劳永逸的方法, SVM 就属于这种学习方式: 而 lazy learning 是指只有到了需要决策时才会利用已有数据进行决策,而在这之前不会经历eager learning 所拥有的训练

1.SVM的原理是什么? SVM是一种二类分类模型.它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器.(间隔最大是它有别于感知机) 试图寻找一个超平面来对样本分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大. 支持向量机的基本思想可以概括为,首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维的空间,然后在这个新的空间求最优分类面即最大间隔分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积核函数来实现的.SVM实际上是根据统计学习理论依照结构风险最小化的原则提出的,要

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本

相同点:都是线性分类算法 不同点: 1.损失函数不同 LR:基于“给定x和参数,y服从二项分布”的假设,由极大似然估计推导 SVM: hinge loss + L2 regularization的标准表示,基于几何间隔最大化原理推导 $\sum^N_{i=1}[1 - y_i(w*x_i + b)]_+ + \lambda ||w||^2$ 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.SVM的处理方法是只考虑support vectors($W^*

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为