SVM原理，及和邏輯迴歸區別

先說結論 0、LR給出了後驗概率，SVM只有01分類，沒有後驗概率 1、LR採用logistic損失（誤差平方和損失），SVM採用合頁（Hinge）損失。（損失函數是二者的本質區別） 2、LR對異常值敏感；SVM對異常值不敏感，泛華能力強，分類效果好。 3、在訓練集較小時，SVM較適用，而LR需要較多的樣本。 4、LR模型找到的那個超平面，是儘量讓所有點都遠離他，而SVM尋找的那個超平面，是隻讓最

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