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…

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.…

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…

(搬运工) 逻辑回归(LR)与SVM的联系与区别 LR 和 SVM 都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题,如LR的Softmax回归用在深度学习的多分类中) 区别: 1.LR 是 参数模型,SVM是非参数模型,(svm中的 linear 和 rbf 是指线性可分和不可分的问题) 2.从目标函数来看,逻辑回归的目标是使得经验风险最小化,采用的是logistical loss,svm则是最大化分类间隔,使用的损失函数是合页损失( hinge损失):当样…

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…

将所有的样本都选做landmarks 一种方法是将所有的training data都做为landmarks,这样就会有m个landmarks(m个trainnign data),这样features就是某个x(可以是trainning data/cross validation data/test data里面的)与这些landmarks之间的距离的远近程度的描述. landmarks选定后得出新的features向量 给出一个x,则通过这些landmarks来计算features向量,和之前的…

解密SVM系列(二):SVM的理论基础     原文博主讲解地太好了  收藏下 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件,这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分. 一个简单的二分类问题如下图:  我们希望找到一个决策面使得两类分开,这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好,知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道,…

浅谈JAVA GUI中,AWT与Swing的区别.联系及优缺点 A.区别 1.发布的时间 AWT是在JDK 1.0版本时提出的 Swing是在AWT之后提出的(JAVA 2) 2. ”重量” AWT是重量级组件,因为用了大量的Windows函数 Swing是轻量级组件,压根没用Windows函数 3.可支持平台 AWT只能在Windows平台下执行 Swing可以在任意平台执行 4.使用人数 Swing>AWT 原因:java的可移植性受到很多程序员的青睐. B.联系 1.都是Java图形用户界…

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…