SVM和LR的區(qū)別

1、樣本點(diǎn)的的不同

SVM只有關(guān)鍵點(diǎn)的樣本點(diǎn)對模型結(jié)果有影響，即支持向量對模型結(jié)果有影響酪惭。
LR中每個點(diǎn)都對樣本點(diǎn)有影響。

2者甲、損失函數(shù)不同

SVM的損失函數(shù)是Hinge損失函數(shù)：
$L_i = \sum\nolimits_{j\neq y_i}\max(0, s_j-s_{y_i}+\Delta)$
LR的損失函數(shù)是log損失函數(shù)：
$L = \sum_{i=1}^n[y_i \log\hat{y_i} + (1-y_i)\log(1-\hat{y_i}) ]$

3春感、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)虏缸。

4鲫懒、輸出不同

LR可以對每個樣本點(diǎn)給出類別判斷的概率值，而SVM只有判斷

5刽辙、可處理的特征空間維度不同窥岩。

LR在特征空間維度很高時，表現(xiàn)較差宰缤。
SVM則可以通過對偶求解高緯度特征空間颂翼。

6、防止過擬合能力不同

SVM模型包含中包含了L2正則化

7慨灭、處理非線性的能力不同

8朦乏、抗噪聲數(shù)據(jù)能力不同

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