मैं समझता हूँ के रूप में SVM में बड़े अंतर प्रभाव:लॉजिस्टिक रिग्रेशन बड़े मार्जिन वर्गीकृत है?
उदाहरण के लिए चलो इस छवि को देखो:
SVM अनुकूलन उद्देश्य में नियमितीकरण अवधि द्वारा हम पैरामीटर, जहां का एक सेट खोजने की कोशिश मानदंड (पैरामीटर वेक्टर) थेटा छोटा है। इसलिए हमें वेक्टर थेटा को ढूंढना चाहिए जो कि इस वेक्टर पर बड़े उदाहरण और सकारात्मक उदाहरणों (पी) के अनुमान (आंतरिक उत्पाद के लिए छोटे थेटा वेक्टर को क्षतिपूर्ति करने के लिए) है। उसी समय बड़े पी हमें बड़े मार्जिन देता है। इस छवि में हम इसे (और बड़े अंतर) के साथ आदर्श थीटा, और बड़ी पी पाते हैं:
मेरा प्रश्न:
क्यों रसद प्रतिगमन बड़े अंतर वर्गीकारक नहीं है? एलआर में हम थेटा वेक्टर को नियमित रूप से नियमित रूप से अवधि में कम करते हैं। शायद मुझे कुछ समझ में नहीं आया, अगर ऐसा है - मुझे सही करें।
मैंने Coursera एमएल कक्षा से छवियों और सिद्धांत का उपयोग किया है।