MiaoRain
commented
4 years ago 逻辑回归 2.3 与 SVM 相同点：
都是分类算法，本质上都是在找最佳分类超平面； 都是监督学习算法； 都是判别式模型，判别模型不关心数据是怎么生成的，它只关心数据之间的差别，然后用差别来简单对给定的一个数据进行分类； 都可以增加不同的正则项。 不同点：
LR 是一个统计的方法，SVM 是一个几何的方法； 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； 损失函数不同：LR 的损失函数是交叉熵，SVM 的损失函数是 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。对 HingeLoss 来说，其零区域对应的正是非支持向量的普通样本，从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定，这是支持向量机最大的优势所在，对训练样本数目的依赖大减少，而且提高了训练效率； LR 是参数模型，SVM 是非参数模型，参数模型的前提是假设数据服从某一分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。所以 LR 受数据分布影响，尤其是样本不均衡时影响很大，需要先做平衡，而 SVM 不直接依赖于分布； LR 可以产生概率，SVM 不能； LR 不依赖样本之间的距离，SVM 是基于距离的； LR 相对来说模型更简单好理解，特别是大规模线性分类时并行计算比较方便。而 SVM 的理解和优化相对来说复杂一些，SVM 转化为对偶问题后，分类只需要计算与少数几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函数计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算。 2.4 与朴素贝叶斯 朴素贝叶斯和逻辑回归都属于分类模型，当朴素贝叶斯的条件概率 [公式] 服从高斯分布时，它计算出来的 P(Y=1|X) 形式跟逻辑回归是一样的。
两个模型不同的地方在于：
逻辑回归是判别式模型 p(y|x)，朴素贝叶斯是生成式模型 p(x,y)：判别式模型估计的是条件概率分布，给定观测变量 x 和目标变量 y 的条件模型，由数据直接学习决策函数 y=f(x) 或者条件概率分布 P(y|x) 作为预测的模型。判别方法关心的是对于给定的输入 x，应该预测什么样的输出 y；而生成式模型估计的是联合概率分布，基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型 P(x,y)，然后再得到后验概率 P(y|x)，再利用它进行分类，生成式更关心的是对于给定输入 x 和输出 y 的生成关系； 朴素贝叶斯的前提是条件独立，每个特征权重独立，所以如果数据不符合这个情况，朴素贝叶斯的分类表现就没逻辑会好了。
为什么CNN比全连接好？ 常用图像分类和分割的数据库有哪些？