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 1410
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 5342
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 1297
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 6572
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 1993
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 7813
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
03-06 814
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 7737
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 2840
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
RLHF 实践中的框架使用与一些坑 (TRL, LMFlow)
zenRRan的博客
06-20 1142
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...
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 3690
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。。。。
算法工程师面试热门问题二
Chujun123528的博客
07-07 999
随机森林和支持向量机各有其独特的优点和适用场景。随机森林适用于处理高维、非线性数据，并且能够提供特征重要性评估等有用信息；而支持向量机则适用于处理小样本、高维数据和非线性问题，具有较高的分类精度和鲁棒性。在选择算法时，需要根据具体问题的需求和数据集的特点来综合考虑。
逻辑斯蒂回归VS决策树VS随机森林
dianwei0041的博客
07-14 937
LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景，SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel，但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多。如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型，那么建议SVM 3. 如果样本比较少，模型又比较复杂。那么建议svm，它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障，...
各种机器学习算法分类器，线性回归——Python代码（KNN,MLP,SVM,随机森林，RF,GBDT）
一个爱学习的小小白
05-27 3904
参考链接：https://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6186847.html KNN 回归` knn回归 from sklearn import neighbors knn_reg = neighbors.KNeighborsRegressor(40, weights=‘uniform’, metric=‘euclidean’) %time knn_reg.fit(o...
GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理
God_68的博客
08-19 9524
对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。下面我将与大家分享GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、RF（Random Forest）、SVM（Support Vector Machine）、XGBoost四种机器学习算法的面试考核点。若有错误，欢迎大家批评指正！！！ 一、GBDT算法 1、算法简介 GBDT，梯度...
天池离线赛 - 移动推荐算法（四）：基于LR, RF, GBDT等模型的预测
Snoopy_Yuan技术部落格
07-22 2万+
本文讨论如何基于模型来进行预测，使用的模型包括逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、梯度迭代提升树（GBDT）。.
RF,SVM(rbf核)，ANN,RF,LR用于特征建模R语言代码
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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，...
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