lr与svm
Linear SVM 和 LR 有什么异同?
异同：LR 是一个统计的方法，SVM 是一个几何的方法；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；损失函数不同：LR 的损失函数是交叉熵，SVM 的损失函数是 HingeLoss
Linear SVM 和 LR 有什么异同
SVM最早是二分类器,LR是回归方法,两者处理的问题不一样,根本不是一个模型,,,现在扩展了SVM做回归,称为SVR算法,SVR算法和LR的本质区别在于衡量误差标准的不同,所以拟合出来的结果不...
【大咖来解惑】无监督和有监督算法,区别在哪里?
SVM在小数据集上通常表现较好，但需要对数据进行归一化处理。此外，SVM的输出不是概率值，而是决策边界上的距离。LR（逻辑回归）：LR是一种用于...
如何选择KNN、SVM、GNB、DT、LR算法适用场景? - 编程...
实际应用场景6.1 手写数字识别 使用KNN、SVM等算法识别手写数字，应用于邮政编码识别、银行支票识别等。MNIST是常用的手写数字数据集。 6.2 垃...
LR标签 - 1和1情况下的目标,和0,1的区别?
LR模型里分类标签就是让数据容易表示为伯努利形式而已，方便后续似然函数的表达和梯度下降的计算。这是SVM，感知机让标签分为{-1,1}是一样的...
SVM 损失函数 合页损失(hinge loss)
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工程中LR是什么意思?
在工程中，LR通常指代Logistic Regression的缩写。以下是关于LR在工程中的一些关键点：定义：LR是一种基于概率的统计学分类方法，主要用于解决二元分类问题。功能：通过建立一...
PyTorch能直接实现SVM分类吗? - 编程语言 - CSDN问答
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還有一個分別，就是Loss 計算上不一樣，LR 只可以根據 X或者 Y 差別的其中一個作為Loss, 而SVM 則是在所有n-1維差別的convolution, 比如...
BAT机器学习面试1000题系列(第1~10题)
数据处理：SVM仅考虑support vectors，LR通过非线性映射减少远分类平面点权重。模型复杂度：LR模型简单，SVM复杂但优化后计算高效。性能：LR与SVM在准确率...