SVM和logistic回归分别在什么状况下使用？

这两种算法都是常见的分类算法，从目标函数来讲，区别在于logistic回归采用的是log对数损失函数L(Y,P(Y|X))=-log(P(Y|X))，SVM采用的是hingle loss.损失函数的目的都是增长对分类影响较大的数据点的权重，减少对分类影响小的数据点的权重。 SVM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logistic回归经过非线性映射，大

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