逻辑斯蒂回归VS决策树VS随机森林VS支持向量机
LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景，SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel，但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多。如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型，那么建议SVM 3. 如果样本比较少，模型又比较复杂。那么建议svm，它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障，比如large margi
相关文章
- 1. 分类算法（决策树，SVM，随机森林，逻辑回归）
- 2. 逻辑回归，决策树，支持向量机 选择方案
- 3. 分类：逻辑回归，决策树，支持向量机
- 4. 逻辑回归、决策树和支持向量机
- 5. 决策树随机森林
- 6. kNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、逻辑回归、k-means
- 7. 6.R语言 分类回归树--决策树、随机森林
- 8. 支持向量机SVM与逻辑斯谛回归LR区别
- 9. sklearn分类算法（逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机 、决策树、随机森林 ）的使用
- 10. 逻辑斯蒂回归
- 更多相关文章...
- • XML 元素 vs. 属性 - DTD 教程
- • ASP.NET Razor - C# 逻辑条件 - ASP.NET 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • 算法总结-回溯法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 安装cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用说明
- 3. phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
- 4. yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
- 5. 精讲Haproxy搭建Web集群
- 6. 安全测试基础之MySQL
- 7. C/C++编程笔记：C语言中的复杂声明分析，用实例带你完全读懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python环境
- 9. 李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里云ECS配置速记
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
