关键词：
【中文标题】分类和回归之间的区别，使用 SVM【英文标题】：Difference between classification and regression, with SVMs 【发布时间】：2012-07-22 17:29:12 【问题描述】：支持向量机分类器和支持向量机回归机之间的确切区别是什么？
【问题讨论】：
你是问分类和回归的区别，还是支持向量分类器和支持向量回归机的区别？ 非常感谢。编辑了上面的问题。 【参考方案1】：一句话答案是SVM分类器执行binary classification，SVM回归执行regression。
在执行非常不同的任务时，它们都具有以下特点。
内核的使用 没有局部最小值 解的稀疏性 通过作用于边际获得的容量控制 支持向量的数量等对于 SVM 分类，使用铰链损失，对于 SVM 回归，使用 epsilon 不敏感损失函数。
SVM 分类使用更广泛，在我看来比 SVM 回归更容易理解。
【讨论】：
逻辑回归和svm的区别是啥？各适用于解决啥问题
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logisticalloss,svm采用的是hingeloss.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... 查看详情
机器学习—逻辑回归与svm区别
1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法； （2）如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的； （3）LR和SVM都是判别模型。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其l... 查看详情
逻辑回归解决啥问题
...区别是什么？各适用于解决什么问题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logisticalloss,svm采用的是hingeloss.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... 查看详情
逻辑回归和svm的区别是啥？
...会是下面这样的。逻辑回归和软间隔SVM(线性核)都是线性分类器，其分界面是超平面(w0+w1*x1+...+wd*xd=0)，所以两者适用于数据本质上是线性可分或近似线性可分的情形。软间隔SVM(非线性核)是非线性分类器，其分界面是曲面，适用... 查看详情
sklearn中的svm(代码片段)
... scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC，NuSVC，和LinearSVC3个类。另一类是回归算法库，包括SVR，NuSVR，和LinearSVR3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 对于SVC，NuSVC，... 查看详情
具有逻辑链接功能的 SVM 回归？
...7-1904:59:00【问题描述】：我正在为一个模型使用弹性网络分类器，该模型需要0到1之间的概率输出，我发现SVM的分类准确度比glmnet模型好得多（这并不奇怪）。我知道e1071支持SV回归，有没有办法指定链接函数并获得支持向量逻辑... 查看详情
分类和回归-支持向量机svm算法
...原理硬间隔支持向量对偶问题软间隔核函数SMO算法小结多分类问题回归问题应用示例简介支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范... 查看详情
如何使用 SVM 的权重向量和逻辑回归进行特征重要性？
...描述】：我已经在我的数据集上训练了一个SVM和逻辑回归分类器。两个分类器都提供了一个权重向量，其大小与特征数量相同。我可以使用这个权重向量来选择10个最重要的特征，只需选择权重最高的1 查看详情
多项式内核度数 = 1 的岭回归和 SVM 回归器 (SVR) 之间的差异
】多项式内核度数=1的岭回归和SVM回归器(SVR)之间的差异【英文标题】：DifferencebetweenridgeregressionandSVMregressor(SVR)withpolynomialkernelofdegree=1【发布时间】：2021-05-1123:25:40【问题描述】：我正在尝试为应用程序构建模型，我使用了sklearn... 查看详情
lr和svm的联系与区别
...型进行判别，如果label是离散的，如0或1，那么就应该是分类算法。如果label是连续的，就应该是回归算法。当然SVM也可以用于回归。LR与SVM都是监督学习。简单来讲，就是LR/SVM都是会生成一个判别函数（不关系数据分布，只关心... 查看详情
怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数
...准确率问题,svm能做logic做参考技术A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logisticalloss,svm采用的是hingeloss.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... 查看详情
Libsvm 和 vl_feat SVM 的区别
...布时间】：2016-08-2501:38:40【问题描述】：我正在从事图像分类项目。我利用Lib-SVM和Vl_featSVM实现训练了一个线性内核。两个分类器都返回不同的结果，有人可以解释两个库之间的不同之处。【问题讨论】：【参考方案1】：快速浏... 查看详情
如何使用 python 集成 SVM 和 Logistic 回归
...时间】：2015-01-1806:30:30【问题描述】：我正在做一个文本分类的任务（7000个文本由10个标签均匀分布）。并通过探索SVM和Logistic回归clf1=svm.LinearSVC()clf1.fit(X,y)clf1.predict(X_test)sc 查看详情
svm相关
...，svm采用的是hingeloss。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 查看详情
分类与回归？
】分类与回归？【英文标题】：ClassificationvsRegression?【发布时间】：2016-02-2717:57:36【问题描述】：我不太清楚分类和回归之间有什么区别。据我了解，分类是分类的。要么就是这个，要么就是那个。回归更像是一种预测。以上两... 查看详情
Dlib 中 .svm 文件和 .dat 文件之间的区别
】Dlib中.svm文件和.dat文件之间的区别【英文标题】：Differencebetween.svmfilesand.datfilesinDlib【发布时间】：2018-08-1413:06:55【问题描述】：我是Dlib的新手，正在查看它附带的考试，我正在尝试使用SVM构建汽车检测器，并且想知道.svm文... 查看详情
机器学习从svm到svr
...因此就打算在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别。这篇总结，不会涉及太多公式，只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识。 0.支持向量机（supportvectormachine,SVM）原始SVM算法是由... 查看详情
在 SVM 和 MLP 分类器之间进行选择
】在SVM和MLP分类器之间进行选择【英文标题】：ChoosingbetweentheSVMandtheMLPclassifier【发布时间】：2014-10-3112:37:41【问题描述】：我必须训练一个能够识别6种可能的输入样本类别的分类器。我还有一个成本矩阵来估计分类器在考虑和... 查看详情