【机器学习】支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择（面试回答）？
1、支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？ （1）直观区别： 逻辑回归：逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面），逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。因此，逻辑回归适用于处理接近线性可分的分类问题。 决策树：决策树是按照层次结构的规则生成的，决策规则只是用平行于轴线的直线将特征空间切分，如果边...
【机器学习】逻辑回归LR的推导及特性是什么，面试回答？
1、LR 的推导，特性？ Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 简单、可并行化、可解释强。Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 逻辑回归 = 线性回归+sigmoid函数 2、决策树的特性？ 不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服...
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