SVM和LR对比

SVM和LR的相同之处

• 二者都是监督学习方法.
• 二者都是分类算法.
• 二者都是线性分类算法，二者的分类决策面都是线性的，即求解一个超平面… SVM可以通过核技巧拓展到非线性.
• 二者都是判别模型 判别模型不会计算联合概率，而是直接生成表示条件概率的判别函数. 生成模型先计算联合概率，然后通过贝叶斯转化为条件概率. 常用的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔科夫. 典型的判别模型有：KNN、SVM、DT、LR、最大熵、AdaBoost、CRF.

SVM和LR的不同

• 损失函数不同. LR的损失函数是对数损失函数，SVM是L2 + Hinge loss(合页损失)，所谓合页损失是当分类正确时损失为0，分类错误时.
• SVM只考虑分类决策面附近的点，而LR则考虑所有的的点. SVM不直接依赖于数据分布，而LR受所有数据点的影响
• LR试图找到一个超平名，让所有的样本点都远离它，而SVM只使离超平面最近的样本点尽可能远离.
• SVM属于结构风险最小化模型 所谓的结构风险最小化就是在训练误差和模型复杂度之间折中，即为了防止过拟合，可以在损失函数中加入正则项，而SVM的损失函数自带L2正则.
• SVM更加看重归一化. 对于高维数据，未经过归一化的数据，SVM要比LR效果差很多.
• SVM不具有伸缩不变性，LR具有伸缩不变性. 所谓伸缩不变性是指，在数据维度经过不均匀的伸缩后，最优解与原来的解不等价，所以对于这样的模型，除非数据原本的分布范围就很接近，否则必须进行标准化. 而LR的维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价. 但是在实际求解中，由于使用迭代算法，如果参数等值线太扁，则会收敛很慢，通常是进行归一化.
• 训练集较小时，SVM效果更好，LR需要较多的样本.