LR和SVM的联系和区别

LR和SVM的联系和区别

联系：

1、LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）

2、两个方法都可以增加不同的正则化项，如l1、l2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。

3、LR和SVM都可以用来做非线性分类，只要加核函数就好。

4、LR和SVM都是线性模型，当然这里我们不要考虑核函数

5、都属于判别模型

区别：

1、LR是参数模型，SVM是非参数模型。

2、从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，SVM采用的是hinge loss，这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。

3、逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。

4、SVM不直接依赖数据分布，而LR则依赖，因为SVM只与支持向量那几个点有关系，而LR和所有点都有关系。

5、SVM依赖penalty系数，实验中需要做CV

6、SVM本身是结构风险最小化模型，而LR是经验风险最小化模型

另外怎么选模型：

在Andrew NG的课里讲到过：

1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM

2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel

3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况