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機器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點之SVM和線性回歸
2019-04-03
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在之前的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機器學(xué)習(xí)的算法知識，通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)每個算法都是有很多功能的，這些功能能夠更好地幫助大家理解機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于SVM和線性回歸的優(yōu)缺點。


首先我們給大家介紹一下SVM支持向量機。其實支持向量機是一個十分經(jīng)典的算法，高準(zhǔn)確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個合適的核函數(shù)，它就能運行得很好。在超高維的文本分類問題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運行和調(diào)參也有些煩人，而隨機森林卻剛好避開了這些缺點，比較實用。


那么支持向量機的優(yōu)點是什么呢？其是支持向量機的優(yōu)點就是可以解決高維問題，即大型特征空間、解決小樣本下機器學(xué)習(xí)問題、能夠處理非線性特征的相互作用、無局部極小值問、無需依賴整個數(shù)據(jù)、泛化能力比較強。當(dāng)然缺點也有很多，具體就是當(dāng)觀測樣本很多時，效率并不是很高、對非線性問題沒有通用解決方案，有時候很難找到一個合適的核函數(shù)、對于核函數(shù)的高維映射解釋力不強，尤其是徑向基函數(shù)、常規(guī)SVM只支持二分類、對缺失數(shù)據(jù)敏感。


在支持向量機中用一個核的選擇，那么對于核的選擇技巧是什么呢？第一，如果樣本數(shù)量小于特征數(shù)，那么就沒必要選擇非線性核，簡單的使用線性核就可以了。第二，如果樣本數(shù)量大于特征數(shù)目，這時可以使用非線性核，將樣本映射到更高維度，一般可以得到更好的結(jié)果。第三，如果樣本數(shù)目和特征數(shù)目相等，該情況可以使用非線性核，原理和第二種一樣。


而SVM應(yīng)用領(lǐng)域是具體就是文本分類、圖像識別。


下面我們給大家介紹一下線性回歸的相關(guān)知識，其實線性回歸是用于回歸的，它不像Logistic回歸那樣用于分類，其基本思想是用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)然也可以用normal equation直接求得參數(shù)的解。那么線性回歸的優(yōu)點是什么呢？實現(xiàn)簡單，計算簡單就是線性回歸的優(yōu)點，而不能擬合非線性數(shù)據(jù)就是線性回歸的缺點。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于線性回歸和而支持向量機的相關(guān)知識，相信大家看了這篇文章以后已經(jīng)知道了其中的優(yōu)缺點，希望能夠?qū)Υ蠹?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機器學(xué)習(xí)有所幫助，也祝愿大家學(xué)有所成。

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