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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)
SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)
2020-07-03
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SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法，今天就讓我們來看一下這兩者有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)吧。

SVM和LR的相同點(diǎn)：

1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)

2.LR和SVM都可以處理分類問題，且一般都用于處理線性二分類問題(在改進(jìn)的情況下可以處理多分類問題)

3.兩個(gè)方法都可以增加不同的正則化項(xiàng)，如l1、l2等等。所以在很多實(shí)驗(yàn)中，兩種算法的結(jié)果是很接近的。

4.LR和SVM都是判別模型。

5.LR和SVM在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都廣為人知并且應(yīng)用廣泛。

SVM和LR的不同點(diǎn)：

1.樣本點(diǎn)對(duì)模型的作用不同。SVM只有關(guān)鍵的樣本點(diǎn)(支持向量)對(duì)模型結(jié)果有影響，而LR每一個(gè)樣本點(diǎn)都對(duì)模型有影響。

2.損失函數(shù)不同。SVM是hinge損失函數(shù)，LR是log損失函數(shù)。這兩個(gè)損失函數(shù)的目的都是增加對(duì)分類影響較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。

3.理論基礎(chǔ)不同。SVM基于嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，LR基于統(tǒng)計(jì)，可解釋性比SVM好。

4.輸出不同。LR可以對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)給出類別判斷的概率值，SVM無法做到。

5.可處理的特征空間維度不同。LR在特征空間維度很高時(shí)，表現(xiàn)較差。SVM則可以通過對(duì)偶求解高效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。

6.防過擬合能力不同。SVM模型中內(nèi)含了L2正則，可有效防止過擬合。LR要自己添加正則項(xiàng)。

7.處理非線性分類問題能力不同。SVM可通過核函數(shù)靈活地將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性分類問題。LR需要手動(dòng)進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換。

8.計(jì)算復(fù)雜度不同。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，SVM的效率較低，LR效率比較高。

9.能力范圍不同。 SVM拓展后，可解決回歸問題，LR不能。

10.抗噪聲數(shù)據(jù)能力不同。SVM的損失函數(shù)基于距離測(cè)度，抗噪聲能力要強(qiáng)于LR。

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