svm核函数的选择（svm核函数的选择）

1. svm和logistic有什么区别

svm和logistic有什么区别

我大概说一下两者的区别。

第一，寻找最优超平面的方法不同。

第二，SVM可以处理非线性的情况比logistic更强大的是，SVM还可以处理非线性的情况。

SVM(支持向量机)和Logistic Regression(逻辑回归)都是比较常用的分类算法,二者有以下几点主要区别:

1. 模型形式上,SVM是找出最大间隔超平面进行分类,而逻辑回归是通过建立概率模型进行分类。

2. SVM可以使用kernel方法将数据映射到高维空间,逻辑回归只在原始特征空间建模。

3. SVM对样本分布和特征数目不太敏感,而逻辑回归更适合线性可分的数据。

4. SVM用于解决小样本、非线性和高维度问题更有效,逻辑回归适用面更广。

5. SVM的目标函数是间隔最大化,而逻辑回归是基于概率模型的对数似然函数。

6. SVM训练较逻辑回归更耗时,但预测速度上SVM较快。

7. SVM对参数调节不太敏感,逻辑回归对正则化参数很敏感。

8. 逻辑回归给出类概率,SVM只给出决策边界。

总体来说,SVM适合小样本和高维稀疏空间,逻辑回归适合特征空间较低而样本量大的问题。二者都可达到非线性分类效果,但原理和适用场景有 distinctions。需要根据具体问题选择合适的模型。

SVM（支持向量机）和logistic回归是两种不同的机器学习算法，其区别如下：
1. 目标函数：SVM的目标是找到一个最优超平面，将正负样本分开，使得两类样本之间的间隔最大化，而logistic回归的目标是通过最小化损失函数，使得样本的预测概率尽可能接近真实标签概率。
2. 处理多类分类问题的方式：SVM通常使用一对多（one-vs-rest）的方法，将多类分类问题转化为多个二分类问题求解，而logistic回归可以直接处理多类分类问题。
3. 算法复杂性：SVM的求解可以转化为一个凸二次规划问题，对于线性SVM来说，解析解存在，对于非线性SVM来说，需要通过凸二次规划算法进行求解。而logistic回归通常使用梯度下降等迭代方法进行求解。
4. 预测准确性：由于SVM的目标是最大化间隔，对不同的数据分布和决策边界形状都可以达到较好的预测准确性。而logistic回归假设了样本的条件概率满足指数分布，因此对于非线性问题可能会有较差的预测能力。
5. 对异常值的处理：SVM对异常值较为敏感，因为SVM的目标是最大化间隔，而异常值可能会对间隔的计算产生较大的影响。而logistic回归受异常值的影响相对较小，因为其目标是最小化损失函数。
总的来说，SVM适用于小样本、非线性、高维度的情况，尤其适合样本间隔明显、类别相互之间有较大差异的情况；logistic回归适用于大样本、线性或者小样本、非线性的情况，对数据分布的要求相对较低，且计算速度相对较快。

SVM（支持向量机）和Logistic回归是机器学习中常用的分类算法，它们有一些区别。

1. 模型形式：SVM通过构建一个超平面或一组超平面来进行分类，它是一种非概率模型，主要关注于找到一个最优的分隔线。而Logistic回归则是一种概率模型，通过逻辑函数将输入与输出之间建立概率联系。

2. 分类方式：SVM在高维空间中寻找一个最优的超平面来对不同类别的样本进行划分，目的是使两个类别之间的间隔最大化，从而实现分类。Logistic回归通过逻辑函数将输入映射到一个概率输出，并通过设定阈值对样本进行分类。

3. 支持向量：在SVM中，支持向量是训练数据中距离超平面最近的数据点，对模型的构建和分类起着重要作用。而Logistic回归并没有类似的支持向量的概念。

4. 处理离群值：SVM对于离群值较为敏感，因为它在构造超平面时主要关注于间隔最大化。而Logistic回归在概率模型的推断中一般具有较好的鲁棒性，对离群值相对不敏感。

到此，以上就是小编对于svm的核函数的选择的问题就介绍到这了，希望介绍的1点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。