LR,SVM，RF的区别是什么？

最新推荐文章于 2024-08-06 21:41:18 发布
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博客聚焦于信息技术领域，探讨了LR（逻辑回归）、SVM（支持向量机）和RF（随机森林）的区别，这些均为有监督学习中的重要算法。

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【ML】机器学习分类算法大总结(最全分类算法从LR、SVM、RF到XGBoost、lightgbm、deepforest等)
学无止境、积少成多、厚积薄发
08-09 1411
今天整理了学术界、工业界常用的分类算法，主要包括，LogisticRegression、SGDClassifier、SVM、KNeighborsClassifier、GaussianNB、DecisionTreeClassifier、BaggingClassifier、RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、VotingClassifier等.........
模型调参经验-LR、SVM、RF、GBDT、Xgboost、LightGBM
tunghao的博客
01-15 5352
LR SVM Xgboost CNN LSTM
逻辑回归（LR）与随机森林（RF）分类算法比较分析
2301_77444219的博客
07-18 1311
在机器学习领域，分类算法是基于数据模式进行预测的关键工具。逻辑回归（LR）和随机森林（RF）是两种常用的算法，由于其独特的特性和能力，在不同场景下展现出卓越的性能。
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
weixin_42504788的博客
01-25 6612
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
RF和SVM的特点
qq_41694461的博客
08-12 2015
对于一个测试数据，将它投入到随机森林中的不同决策树中，会得到不同的测试结果。思考逻辑上，就像一连串的if-else，如果满足xx特征，则归为xx类别，否则则归为yy类别。为什么要称其为“随机森林”呢？决策树中的每一个节点是特征的一个随机子集，用于计算输出。3.SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数。随机森林是基于决策树的机器学习算法，该算法利用了多棵决策树的力量来进行决策。简单来说：“随机森林算法用多棵（随机生成的）决策树来生成最后的输出结果。.
机器学习回归算法（SVM、MLP、RF、Stacking集成学习）
weixin_46837260的博客
04-07 7854
机器学习回归算法（SVM、MLP、RF、Stacking集成学习）
GBDT、LR、RF及其组合分类效果对比
qq_27328197的博客
03-06 817
文章目录前言代码过程总结 前言 什么是AI？ The theory and development of computer systems able to perform tasks normally requiring human intelligence.(–Oxford Dictionary) Using data to solve problems.(–cy) 代码过程 （最近时间精力有限，请见谅，后期有时间会补充完整原理和过程，具体代码过程见gitee）: GBDT、LR、RF及其组合分类效果对比
lr+svm+rf+_SVM_
10-03
matlab_rssi_value:为MATLAB射线跟踪技术程序：generate_radio_map 生成的.mat文件，是仿真30m内单个ap下的rssi值。 matlab_rssi_value2:与上个不同之处在于：source_z = 0.2; 即默认信号源的高度改为0.2m且反射路径...
LR、SVM、RF、GBDT、XGBoost和LightGbm比较
weixin_30299709的博客
12-10 7751
正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambd...
多种机器学习算法实现遥感影像监督分类(LR,KNN,NB,SVM,RF)
weixin_44260071的博客
08-06 2873
本文基于逻辑回归、最近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林5种分类算法，选择一幅Landsat8 OLI多光谱影像，为每类地物选择一定数量的样本（shp格式）进行监督分类，将不同算法的分类结果导出为带有空间参考的tif影像。
机器学习总结（四）：RF，SVM和NN的优缺点
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1. 随机森林优缺点随机森林（RF）是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基分类器进行集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。Bagging就是对数据集训练多个基分类器，然后将基分类器得到的结果进行投票表决作为最终分类的结果。基分类器在构建过程中需要尽可能保证训练出的基分类器有比较大的差异性，这就需要用对训练样本集进行采样，不同的基分类器训练不同的样本集。但是样本过少会
机器学习算法比较：支持向量机VS随机森林
AI天才研究院
12-27 2727
1.背景介绍 机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机程序在没有被明确指明的情况下，自行学习并提取知识的能力。机器学习的主要目标是让计算机程序能够从数据中自主地学习出规律，并基于这些规律进行决策和预测。支持向量机(Support Vector Machine，SVM)和随机森林(Random Forest)是两种非常常见的机器学习算法，它们各自具有不同的优势和适用场景。在本文中，我们...
RLHF 实践中的框架使用与一些坑 (TRL, LMFlow)
zenRRan的博客
06-20 1151
来自：Hugging Face进NLP群—>加入NLP交流群1 前言之前看见文章总结了常见的一些 RLHF 框架的经验, 但是似乎没看见 Hugging Face 自己维护的 TRL 库的相关文章, 正好最近调 TRL 比较多, 就想写一个文章分享一下使用过程中踩到的坑，另外也介绍一下我们的全流程框架 LMFlow 。LMFlow 框架示意图。我们主要用一个具体的例子展示如何在两个框架下做R...
信用卡欺诈检测机器学习案例（LR、RF）
vinsuan93的专栏
08-30 1164
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline pandas 一些知识点 frame=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns=['c','a','b'],index=['D','B','C',...
词语相似度计算：5、训练各种相似度模型（LR，RF，NMF，LDA等）【待续】
mmc2015的专栏
03-21 3693
待续，主要是作业，不能提前放呀，前面很多基础工作都已经给大家铺好路了。。。。
数据挖掘工程师必会的 RF、LF算法，你掌握了吗？
苏克的博客
02-19 2270
此次抗击新冠肺炎疫情，可以说是举国之力，每个人都积极投入到防御工作中，但相较于“非典”时期，还是发生了很多显著的变化。从宏观的流动人口管理，实时疫情地图更新，政务平台云审批，到无聚集、非...
分类和聚类的区别以及各自常见的算法
CillyB的博客
04-09 3887
搬运工 参考： [1] 百度回答：点击打开链接 [2] 博客：点击打开链接 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人
机器学习面试- 推荐系统的常用算法
lzay的博客
05-21 3746
● 请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射...
RF,SVM(rbf核)，ANN,RF,LR用于特征建模R语言代码
最新发布
09-09
RF代表随机森林（Random Forest），是一种集成学习方法，使用多棵决策树进行训练，并通过投票或平均的方式进行预测。SVM(rbf核)指的是支持向量机（Support Vector Machine）使用径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）作为核函数，用于处理非线性可分数据。ANN代表人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，用于模式识别和分类等问题。LR指的是逻辑回归（Logistic Regression），是一种广泛使用的统计方法，用于二分类问题。 在R语言中，可以使用不同的包来实现上述机器学习算法。以下是一些用于特征建模的简单示例代码： ```r # 加载所需的库 library(randomForest) library(e1071) library(nnet) library(caret) # 假设你已经有了数据集trainData和trainLabels # trainData - 训练数据集，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征 # trainLabels - 训练数据集的标签 # 随机森林（RF） set.seed(123) # 设置随机种子以获得可重复的结果 rf_model <- randomForest(trainData, trainLabels) # 支持向量机（SVM）使用RBF核 svm_model <- svm(trainData, trainLabels, kernel="radial") # 人工神经网络（ANN） ann_model <- nnet(trainData, trainLabels, size=10) # size参数表示隐藏层中的神经元数量 # 逻辑回归（LR） glm_model <- glm(trainLabels ~ ., data=trainData, family=binomial) # 注意：上述代码仅为示例，实际应用时需要根据具体数据集进行调整，包括但不限于模型参数的设定、数据预处理、结果评估等步骤。 ``` 在使用上述代码前，请确保你已经安装了相应的R包，可以使用`install.packages("包名")`命令进行安装。此外，为了得到最佳的模型性能，通常需要对模型进行参数调优，使用交叉验证等技术进行模型选择。
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