邏輯回歸損失函數(shù)為什么是凸函數(shù)？這兩種方法都是常用的分類算法。從目標(biāo)函數(shù)的角度看，不同之處在于logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用鉸鏈損失。這兩個損失函數(shù)的目的是增加對分類影響

邏輯回歸損失函數(shù)為什么是凸函數(shù)？

這兩種方法都是常用的分類算法。從目標(biāo)函數(shù)的角度看，不同之處在于logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用鉸鏈損失。這兩個損失函數(shù)的目的是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點的權(quán)重。支持向量機的處理方法只考慮了支持向量機。

人工智能可以實現(xiàn)智能垃圾分類嗎？

這是一個非常好的問題。誠然，人工智能完全可以實現(xiàn)垃圾分類，但它并不是在混合垃圾分類，而是代替人們按分類挨家挨戶收集垃圾，而且每個家庭都可以交納一定的費用。

如何使用sklearn中的SVM？

sklearn中有sgdclassifier，通過改變損失函數(shù)損失，可以對應(yīng)不同的分類回歸學(xué)習(xí)者，如下圖所示：

默認(rèn)是使用鉸鏈損失，即實現(xiàn)線性支持向量機

高中線性回歸方程公式：B=（x1y1x2y2。。。Xnyn nxy）/（x1 x2。。。Xn和NX）。線性回歸方程是數(shù)理統(tǒng)計中利用回歸分析來確定兩個或多個變量之間定量關(guān)系的統(tǒng)計分析方法之一。

高中線性回歸方程公式

線性回歸方程公式

線性回歸方程公式

線性回歸方程求解方法

線性回歸模型通常采用最小二乘近似法進(jìn)行擬合，但也可能采用其他方法進(jìn)行擬合，如在其他一些方法中最小化“擬合間隙”規(guī)格（如最小絕對誤差回歸），或最小化回歸中的“擬合間隙”最小二乘損失函數(shù)的乘法減少。相反，最小二乘法可以用來擬合這些非線性模型。因此，盡管最小二乘法和線性模型有著密切的聯(lián)系，但它們不能等同起來。