什么是支持向量机,SVM与LR的区别?
参考回答：
支持向量机为一个二分类模型,它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。而它的学习策略为最大化分类间隔,最终可转化为凸二次规划问题求解。
LR是参数模型,SVM为非参数模型。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss。在学习分类器的时候,SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量点。LR的模型相对简单,在进行大规模线性分类时比较方便。
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综述 “看二更云，三更月，四更天。” 本文采用编译器：jupyter 给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D的样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开但划分超平面可能有很多，如图。 存在多个划分超平面将两类训练样本分开 直观上看，应该去找位于两类训练样本"正中间"的划分超平面，即图中粗线的那个，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的"容忍性"最好。
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参考资料：http://www.cppblog.com/sunrise/archive/2012/08/06/186474.html http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7887218 我的数据挖掘算法代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlg
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支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
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本文向大家介绍LR与SVM的联系与区别？相关面试题，主要包含被问及LR与SVM的联系与区别？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 LR与SVM都可以处理分类问题，且一般都可以用于线性二分类问题 两个方法都可以增加不同的正则化项 区别： LR是参数模型，SVM是非参数模型（参数模型是假设总体服从某一个分布，该分布由一些参数确定，在此基础上构建的模型为参数模型，而非参数模型对于总体的分布不做假设
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本文向大家介绍LR和SVM 区别相关面试题，主要包含被问及LR和SVM 区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 1）LR是参数模型，SVM是非参数模型。2）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。3）SVM的处理方法是只