支持向量机与逻辑回归

支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)是两种常用的分类算法。SVM是一种非常强大的分类器，它使用一条或多条超平面将数据分割成不同的类别。SVM的训练过程是通过寻找最大间隔来找到一个最优的超平面，以达到最好的分类效果。SVM对于异常点比较敏感，因为它的训练只依赖于支持向量，一旦有噪声或异常点的干扰，预测结果可能会受到影响。此外，SVM的理论基础更加牢固，有一套结构化风险最小化的理论基础，并且在进行复杂核函数计算时能够大大简化模型和计算量。

逻辑回归是一种简单而直观的分类器，它通过将数据映射到一个Sigmoid函数的输出来进行分类。逻辑回归在理解和实现上比较简单，特别是在大规模线性分类时比较方便。与SVM不同，逻辑回归需要在损失函数上添加正则项来控制过拟合。此外，逻辑回归的损失函数不自带正则化，需要额外添加正则项来优化模型。

综上所述，SVM和逻辑回归在分类问题上有着不同的特点和适用场景。SVM具有更强的分类能力和理论基础，对复杂问题和少量支持向量的距离计算更为有效。而逻辑回归相对来说模型更简单、易于理解和实现，在大规模线性分类问题上更为方便。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用HOG矢量检测图像中的行人 Padestrian Detection in images using HOG Vector](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88252973)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)](https://blog.csdn.net/sunhaiting666/article/details/104558239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [逻辑回归与支持向量机的区别](https://blog.csdn.net/girl_kwy/article/details/79785322)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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