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逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）

机器学习大数据决策树

本文是该系列的第二篇，第一篇参见：逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I. 在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实第一篇文章已经给出了很好的回答，不过在这里再补充一些。下面将继续深入讨论这个主题。事实上，这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性，我们将其分析透彻的主要目的在于：当你面临商业问题时，这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感。首先，我们来分析下逻辑回归（Logistic Regression）,它是解决工业规模问题最流行的

CSDN技术头条

2018-02-11

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逻辑回归、决策树和支持向量机（I）

分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论范围之内）。我多次看到有人提问，对于他的问题应该选择哪一种方法。经典的也是最正确的回答是“看情况而定！”，这样的回答却不能让提问者满意。确实让人很费神。因此，

CSDN技术头条

2018-02-11

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