從邏輯回歸模型可以得到，支援向量機（svm）模型，下面是一些普遍使用的準則：
n為特徵數，m為訓練樣本數。
1、如果相較於m而言，n要大許多，即訓練集資料量不夠支援我們訓練乙個複雜的非線性模型，我們選用邏輯回歸模型或者不帶核函式的支援向量機
2、如果n比較小，而且m大小中等，例如n在1-1000之間，而m在10-100000之間，使用高斯核函式的支援向量機。
3、如果n比較小，而m較大，例如n在1-1000之間，而m大於50000，則使用支援向量會非常慢，解決方案是增加更多的特徵，然後使用邏輯回歸或不帶核函式的支援向量機。
SVM支援向量機模型
1.1svm模型 和感知機模型一樣，svm 支援向量機模型 也是旨在求出n維空間的最優超平面將正負類分開。這裡的達到的最優是指在兩類樣本點距離超平面的最近距離達到最大，間隔最大使得它區別於感知機學習，svm中還有核技巧，這樣svm就是實際上的非線性分類器函式。1.2線性可分支援向量機 跟前面定義的問...
支援向量機 SVM 和邏輯回歸 LR
支援向量機文件 邏輯回歸文件 1 都是常用的分類演算法。2 如果不考慮核函式，lr和svm都是線性分類演算法，也就是說他們的分類決策面都是線性的。3 lr和svm都是監督學習演算法。4 lr和svm都是判別模型 判別模型會生成乙個表示p y x 的判別函式 或 模型 而生成模型先計算聯合概率p y,...
邏輯回歸模型 SAS邏輯回歸模型訓練
邏輯回歸模型是金融信貸行業製作各類評分卡模型的核心，幾乎80 的機器學習 統計學習模型演算法都是邏輯回歸模型，按照邏輯美國金融公司總結的sas建模過程，大致總結如下 一般通用模型訓練過程 a 按照指定需求和模型要求製作driver資料集，包含欄位有user id,dep b 其中，空值賦預設值即 c...