LR与SVM的相同点和不同点

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

目录(?)[-]

LR与SVM的相同点

LR和SVM的不同

一般而言一个点距离超平面的远近可以表示为分类预测的确信或准确程度

LR与SVM的相同点：

• *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 
  –判别模型会由p(y|x)生成一个联合概率分布p(x,y)（或预测模型）， 
  –生成模型由联合p(y,x)然后通过贝叶斯公式转化为条件概率。 
  –常见的判别模式：KNN、SVM、LR，常见的生成模型有：朴素贝叶斯，隐马尔可夫模型。 
  -*LR和SVM在学术界和工业界都是广为人知并且应用广泛。

LR和SVM的不同：

• *本质上是其loss function不同 
  –逻辑回归的损失函数： 
   
  –SVM的损失函数： 
   
  调整后为： 
   
  当C很大时：w为参数的向量表示，b为第0个参数 
   
  等价为： 
   
  1，问题就变成了一个凸二次规划问题，可以利用任何现成的QP（二次规划）的优化包进行求解。 
  2，虽然是一个标准的QP问题，但它也有自己的特殊结构，通过拉格朗日对偶变换成对偶变量的优化问题之后，可以更加有效地求解，也比QP优化包更加高效！ 
  

• *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）。

• *线性SVM依赖数据表达的距离测度，所以需要对数据先做normalization,LR不受其影响
• *SVM的损失函数就自带正则！！！（损失函数中的1/2||w||^2项），这就是为什么SVM就是结构风险最小化算法的原因！！！而LR必须另外在损失函数上添加正则项！！！

一般而言，一个点距离超平面的远近可以表示为分类预测的确信或准确程度。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的LR与SVM的相同点和不同点的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。