今日面试题分享：LR和SVM的联系与区别

今日面试题分享

LR和SVM的联系与区别

参考答案：

联系： 
1、LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题） 
2、两个方法都可以增加不同的正则化项，如l1、l2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。 

区别：
1、LR是参数模型，SVM是非参数模型。 
2、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。 
3、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。 
4、逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，特别是大规模线性分类时比较方便。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。 
5、logic 能做的 svm能做，但可能在准确率上有问题，svm能做的logic有的做不了。 

本题解析来源：@朝阳在望http://blog.csdn.net/timcompp/article/details/62237986

题目来源：七月在线官网（www.julyedu.com）——面试题库——面试大题——机器学习

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