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svmhinge|SVM和logistic回归分别在什么情况下使用

2017-10-02 04:15:47 分类: > 常识大全
路飞网生活常识(www.luf.cc)讯:SVM和logistic回归分别在什么情况下使用
答:两种方法都是常见的分类算法,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。SVM的处理方法是只考虑suppor...


svm l2损失好还是l1损失好
答:两种方法都是常见的分类算法,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。SVM的处理方法是只考虑suppor..


Linear SVM 和 LR 有什么异同
答:你好,很高兴回答你的问题 “lr 和 svm本质不同在于loss function的不同,不过想想这几乎对所有的单层模型都使用,lr的损失函数是 cross entropy loss, adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss,常见的回归模型通常用 均方误差 ...


为什么svm不会过拟合
答:线性可分情况下,SVM的优化目标函数是:min ||w||, subject to y(wx-b)>=1。 从几何的角度来解释,1/||w||本身就度量了各类样本到分界面的归一化距离(即margin),因此最小化||w||就是最大化margin。 SVM优化目标函数的另一种表达形式是:min a...


使用Dos lib-SVM的svm-predict 的问题
问:在一次分类多个不同的向量时,原数据的分类结果会随着新数据的加入产生...
答:两种方法都是常见的分类算法,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.SVM的处理方法是只考虑support vect.


并行集成学习方法(parallel ensemble)为何可以并行...
问:什么样的集成学习(ensemble learning) 方法可能获得好的预测性能? L1-n...
答:regression,感知机方法使用perceptron,SVM使用hinge loss,boost方法使用exponentialloss。不同的策略使用不同的损失函数,表示了离选定的分离超平面远近及分对分错两方面...


SVM和logistic回归分别在什么情况下使用
答:两种方法都是常见的分类算法,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。SVM的处理方法是只考虑suppor...


逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题
答:两种方法都是常见的分类算法,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.SVM的处理方法是只考虑support vect...


SVM和logistic回归分别在什么情况下使用
答:两种方法都是常见的分类算法,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。SVM的处理方法是只考虑suppor...


SVM和logistic回归分别在什么情况下使用
答:两种方法都是常见的分类算法,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。SVM的处理方法是只考虑suppor...


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