逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题？ 逻辑回归和支持向量机之间的区别也是面试经常会问的一道题，特地找了一些相关资料看了下。我们先来看一下…
支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2怎么理解？ SVM分类问题的标准形式中也有此项，可以理解它是为了让函数间隔最大，但是回归问题中，对此项不知怎么理解
支持向量机1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logistic回归出发，引出了SVM，既揭示了模型间的联系，也让人觉得过渡更自然。2 重新审视logistic回归Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0，1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。形式化表示就是假设函数其中x是n维特征向量，函数g就是logistic函数。的图像是可以看到，将无穷映射到了(0，1)。而假设函数就是特征属于y=1的概率。当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求，若大于0.5就是y=1的类，反之属于y=0类。再审视一下，发现 只和 有关，>；0，那么，g(z)只不过是用来映射，真实的。
逻辑回归的损失函数怎么理解？ 逻辑回归的损失函数的理解：是用最大似然估计求发生最大概率，然后在这概率上取负号就代表是损失吗？求最…
机器学习，svm线性支持向量机的损失函数怎么理解？ 第一个式子，线性支持向量机的损失函数是针对于松弛因子，人工构造的吧？仅仅是为了增加损失，并没有具…
支持向量机回归 优化函数 为什么 首先，T不是T次幂。是转置。支持向量机优化的目标函数是min：|w|+C*(sum(f(x)y))，这个是个二次规划
如何通俗易懂地解释支持向量回归(support vector regression)？ svr的优化目标是l2 regularization+c*epsilon-sensitive error.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多…
