svm和logistic有什么区别

SVM（支持向量机）和logistic回归是两种不同的机器学习算法，其区别如下：

1. 目标函数：SVM的目标是找到一个最优超平面，将正负样本分开，使得两类样本之间的间隔最大化，而logistic回归的目标是通过最小化损失函数，使得样本的预测概率尽可能接近真实标签概率。

2. 处理多类分类问题的方式：SVM通常使用一对多（one-vs-rest）的方法，将多类分类问题转化为多个二分类问题求解，而logistic回归可以直接处理多类分类问题。

3. 算法复杂性：SVM的求解可以转化为一个凸二次规划问题，对于线性SVM来说，解析解存在，对于非线性SVM来说，需要通过凸二次规划算法进行求解。而logistic回归通常使用梯度下降等迭代方法进行求解。

4. 预测准确性：由于SVM的目标是最大化间隔，对不同的数据分布和决策边界形状都可以达到较好的预测准确性。而logistic回归假设了样本的条件概率满足指数分布，因此对于非线性问题可能会有较差的预测能力。

5. 对异常值的处理：SVM对异常值较为敏感，因为SVM的目标是最大化间隔，而异常值可能会对间隔的计算产生较大的影响。而logistic回归受异常值的影响相对较小，因为其目标是最小化损失函数。总的来说，SVM适用于小样本、非线性、高维度的情况，尤其适合样本间隔明显、类别相互之间有较大差异的情况；logistic回归适用于大样本、线性或者小样本、非线性的情况，对数据分布的要求相对较低，且计算速度相对较快。

SVM（支持向量机）和Logistic回归是机器学习中常用的分类算法，它们有一些区别。

1. 模型形式：SVM通过构建一个超平面或一组超平面来进行分类，它是一种非概率模型，主要关注于找到一个最优的分隔线。而Logistic回归则是一种概率模型，通过逻辑函数将输入与输出之间建立概率联系。

2. 分类方式：SVM在高维空间中寻找一个最优的超平面来对不同类别的样本进行划分，目的是使两个类别之间的间隔最大化，从而实现分类。Logistic回归通过逻辑函数将输入映射到一个概率输出，并通过设定阈值对样本进行分类。

3. 支持向量：在SVM中，支持向量是训练数据中距离超平面最近的数据点，对模型的构建和分类起着重要作用。而Logistic回归并没有类似的支持向量的概念。

4. 处理离群值：SVM对于离群值较为敏感，因为它在构造超平面时主要关注于间隔最大化。而Logistic回归在概率模型的推断中一般具有较好的鲁棒性，对离群值相对不敏感。

总体上说，SVM适用于问题空间较大、间隔明显、有复杂决策边界的分类问题；Logistic回归适用于概率建模和通常较简单的线性分类问题。选择哪种算法要根据具体问题和数据特点来决定。

SVM(支持向量机)和Logistic Regression(逻辑回归)都是比较常用的分类算法,二者有以下几点主要区别:

1. 模型形式上,SVM是找出最大间隔超平面进行分类,而逻辑回归是通过建立概率模型进行分类。

2. SVM可以使用kernel方法将数据映射到高维空间,逻辑回归只在原始特征空间建模。

3. SVM对样本分布和特征数目不太敏感,而逻辑回归更适合线性可分的数据。

4. SVM用于解决小样本、非线性和高维度问题更有效,逻辑回归适用面更广。

5. SVM的目标函数是间隔最大化,而逻辑回归是基于概率模型的对数似然函数。

6. SVM训练较逻辑回归更耗时,但预测速度上SVM较快。

7. SVM对参数调节不太敏感,逻辑回归对正则化参数很敏感。

8. 逻辑回归给出类概率,SVM只给出决策边界。

总体来说,SVM适合小样本和高维稀疏空间,逻辑回归适合特征空间较低而样本量大的问题。二者都可达到非线性分类效果,但原理和适用场景有 distinctions。需要根据具体问题选择合适的模型。

svm模式和logistic回归是功能相近的分类器，二者的区别在于logistic回归的输出具有概率意义，也容易扩展至多分类问题，而svm的稀疏性和稳定性使其具有良好的泛化能力并在使用核方法时计算量更小。

svm模式不是唯一可以使用核技巧的机器学习算法，logistic回归、岭回归和线性判别分析也可通过核方法得到核logistic回归、核岭回归和核线性判别分析方法。

因此svm模式是广义上核学习的实现之一

我大概说一下两者的区别。

第一，寻找最优超平面的方法不同。

第二，SVM可以处理非线性的情况比logistic更强大的是，SVM还可以处理非线性的情况。