SVM与LR的区别

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 vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

交叉熵公式 参考回答: 交叉熵:设p(x).q(x)是X中取值的两个概率分布,则p对q的相对熵是: 在一定程度上,相对熵可以度量两个随机变量的“距离”,且有D(p||q) ≠D(q||p).另外,值得一提的是,D(p||q)是必然大于等于0的. 互信息:两个随机变量X,Y的互信息定义为X,Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵,用I(X,Y)表示: 且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y)).下面,咱们来计算下H(Y)-I(X,Y)的结果,如下: ● LR公式 参考回答: 逻辑回归

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来. --拉普拉斯 0. 前言 这是一篇SVM的入门笔记,来自我对PlusKid.JerryLead.July等大神文章的拜读心得,说是心得还不如说是读文笔记,希望在自己理解的层面上给予SVM这个伟大的机器学习算法概要介绍,让更多的热爱机器学习的伙伴们进入到SVM的世界.PS:文章会以问答的形式为主要结构. 1.概念 1.1.什么是SVM? 支持向量机即 Support Vector Machine,简称 SVM .(第一次接触SVM是在阿里大数据竞赛的时候

博文参考了以下两位博主的文章:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/45032607,http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 回归问题的前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数.然后利用这个模型去预测/分类新的数据. 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性.即不大于一次方.这个是针对 收集的数据

自己的专业方向是机器学习.数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位.各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定. 机器学习.大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT.小米.360.飞维美地.宜信.猿题库 等,根据业务的不同,岗位职责大概分为: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量.高维度数据

http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 回归问题的条件/前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数.然后利用这个模型去预测/分类新的数据. 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性.即不大于一次方.这个是针对 收集的数据而言.收集的数据中,每一个分量,就可以看做一个特征数据.每个特征至少对应一个未知的参数.这样就形成了一个线性模型函数,向量表示形式: 这个就

转载注明出处:勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/52102841 本人笔试的计算机视觉方向,编程题和其他研发岗位类似. 欢迎小伙伴们一起讨论出正确答案. 共20个选择题,3个编程题,1个简答题 一.选择题 1.Linux中,提供TCP/IP包过滤功能的软件叫什么? A.iptables    B.route    C.rarp    D.filter 2.设一组初始关键字序列为{31,65,82,7613,27,1

过拟合原因 数据:数据不规范,数据量少,数据穿越,统计特征用到了未来的信息或者标签信息 算法:算法过于复杂 解决: 1.将数据规范化,处理缺失值,增加数据量,采样,添加噪声数据 2.正则化,控制模型复杂程度, 3.early stoping,减少迭代次数,减少树的深度, 4.学习率调大/小点. 5.融合几个模型 L1和L2的区别 1.L1是Lasso Regression,表示向量中每个元素绝对值的和:L1范数的解通常是稀疏性的,倾向于选择数目较少的一些非常大的值或者数目较多的insignifi

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的"庞然怪物".事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inc