1、樣本點(diǎn)的的不同 SVM只有關(guān)鍵點(diǎn)的樣本點(diǎn)對(duì)模型結(jié)果有影響，即支持向量對(duì)模型結(jié)果有影響。LR中每個(gè)點(diǎn)都對(duì)樣本點(diǎn)有影響。 2、損失函數(shù)不同 SVM的損失函數(shù)是Hinge損失函...
發(fā)簡(jiǎn)信
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SVM和LR的區(qū)別
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LeeCode:朋友圈
題目 班上有 N 名學(xué)生。其中有些人是朋友，有些則不是。他們的友誼具有是傳遞性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我們可以認(rèn)為 A 也是 C 的朋友。所謂...
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LeetCode:最大正方形
題目 在一個(gè)由 0 和 1 組成的二維矩陣內(nèi)，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面積。 示例: 輸入: 1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 ...
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LeetCode:島嶼的個(gè)數(shù)
題目 給定一個(gè)由 '1'（陸地）和 '0'（水）組成的的二維網(wǎng)格，計(jì)算島嶼的數(shù)量。一個(gè)島被水包圍，并且它是通過(guò)水平方向或垂直方向上相鄰的陸地連接而成的。你可以假設(shè)網(wǎng)格的四個(gè)邊...
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決策樹筆記整理
決策樹模型時(shí)一種描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 1、基于信息增益（用于ID3和ID4.5） 只能用于離散的特征集，用做分類。熵 ...
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支持向量機(jī)SVM什么是支持向量機(jī) 支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類模型，它的基礎(chǔ)模型時(shí)定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。如下圖： 支持向量機(jī)當(dāng)訓(xùn)練模型線性可分時(shí)，可以通過(guò)硬間隔最大化，...