这篇文章主要介绍“LR和SVM的联系与区别是什么”，在日常操作中，相信很多人在LR和SVM的联系与区别是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”LR和SVM的联系与区别是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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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 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。
这里要先说明一点，原始的LR和SVM都是线性分类器，这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别，决策树和SVM什么区别，你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别？
3 LR和SVM都是监督学习算法。
4 LR和SVM都是判别模型。
判别模型会生成一个表示P(Y|X)的判别函数（或预测模型），而生成模型先计算联合概率p(Y,X)然后通过贝叶斯公式转化为条件概率。简单来说，在计算判别模型时，不会计算联合概率，而在计算生成模型时，必须先计算联合概率。或者这样理解：生成算法尝试去找到底这个数据是怎么生成的（产生的），然后再对一个信号进行分类。基于你的生成假设，那么那个类别最有可能产生这个信号，这个信号就属于那个类别。判别模型不关心数据是怎么生成的，它只关心信号之间的差别，然后用差别来简单对给定的一个信号进行分类。
常见的判别模型有：KNN、SVM、LR，常见的生成模型有：朴素贝叶斯，隐马尔可夫模型。
5 LR和SVM在学术界和工业界都广为人知并且应用广泛。
讲完了LR和SVM的相同点，你是不是也认为有必要将他们进行比较一下了呢？而且比较LR和SVM，是不是比让你比较决策树和LR、决策树和SVM、朴素贝叶斯和LR、朴素贝叶斯和SVM更能考察你的功底呢？
区别
1、LR是参数模型，SVM是非参数模型。
2、从目标函数来看，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。
SVM的处理方法是只考虑Support Vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重。
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。在解决非线性问题时，支持向量机采用核函数的机制，而LR通常不采用核函数的方法。
4 线性SVM依赖数据表达的距离测度，所以需要对数据先做normalization，LR不受其影响。
5、SVM的损失函数就自带正则（损失函数中的1/2||w||^2项），这就是为什么SVM是结构风险最小化算法的原因。而LR必须另外在损失函数上添加正则项。
到此，关于“LR和SVM的联系与区别是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
