什麼是支持向量機,SVM與LR的區別?
什麼是支持向量機,SVM與LR的區別? 支持向量機爲一個二分類模型,它的基本模型定義爲特徵空間上的間隔最大的線性分類器。而它的學習策略爲最大化分類間隔,最終可轉化爲凸二次規劃問題求解。 LR是參數模型,SVM爲非參數模型。LR採用的損失函數爲logisticalloss,而SVM採用的是hingeloss。在學習分類器的時候,SVM只考慮與分類最相關的少數支持向量點。LR的模型相對簡單,在進行大規
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