SVM和邏輯回歸有何區(qū)別和聯(lián)系？支持向量機(jī)（SVM，programsVector Machine）和邏輯回歸（Logistic Regression）大都機(jī)器學(xué)習(xí)中常要用的分類算法。兩者間的區(qū)別取決于

SVM和邏輯回歸有何區(qū)別和聯(lián)系？

支持向量機(jī)（SVM，programsVector Machine）和邏輯回歸（Logistic Regression）大都機(jī)器學(xué)習(xí)中常要用的分類算法。

兩者間的區(qū)別取決于人：

不屬于非參數(shù)估計(jì)，本質(zhì)上是能解決一個(gè)二次規(guī)劃規(guī)劃的問(wèn)題；而logistic回歸不屬于參數(shù)估計(jì)，是更大似然肯定的問(wèn)題。

2.系統(tǒng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)不同，軟間隔（softmargin）的SVM的優(yōu)化目標(biāo)是：

就等價(jià)關(guān)系于：

其中第二項(xiàng)中應(yīng)用于可以衡量具體分類損失的函數(shù)是合頁(yè)損失（hingeloss）

而帶正則化的邏輯回歸中優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

其中第一項(xiàng)那是衡量能力具體分類誤差的交叉熵?fù)p失(cross-entropyloss)。

下圖那就是樸素貝葉斯和SVM損失函數(shù)之間的差別?？梢哉业骄€性回歸在左側(cè)（分類錯(cuò)誤）十分散逸，并且會(huì)對(duì)異常點(diǎn)（outliers）更皮膚；此外，在右側(cè)（分類對(duì)的）損失沒有像Hingeloss那樣真接為零，只不過(guò)是漸快為0。這樣很有可能可能會(huì)減低分類的精度。

從優(yōu)化軟件目標(biāo)中，看的到在SVM中是最大化分類面重合的同時(shí)最小化窗口歸類誤差；而logistic回歸恰好只不過(guò)，更很看重優(yōu)化歸類誤差，即讓分類劃分器盡很可能先分準(zhǔn)。

但SVM又被一般稱結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化，也就是讓歸類器的泛化能力盡可能會(huì)的好；邏輯回歸被一般稱經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化，就是游戲窗口化歸類損失。

的訓(xùn)練過(guò)程中只不過(guò)只要用了支持向量（programsVector），而依賴感的樣本數(shù)更少；而logistic回歸則是不使用了全局的樣本。

不能不能再輸出低分類概率；邏輯回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果則是概率，再閾值判斷來(lái)判斷分類。

不合適去處理大量數(shù)據(jù)，因?yàn)槭菑暮笠?guī)劃來(lái)優(yōu)化，過(guò)多的數(shù)據(jù)會(huì)造成360優(yōu)化得很慢。而logistic回歸則對(duì)數(shù)據(jù)量沒有要求。

二者之間的聯(lián)系聯(lián)系

1.本質(zhì)上都屬于線性分類模型，通過(guò)一并加入核函數(shù)就可以不幫忙解決非線性分類問(wèn)題。

2.兩者的損失函數(shù)也是由正則化項(xiàng)分類劃分誤差來(lái)組成，變動(dòng)其中的權(quán)重參數(shù)就可以不對(duì)模型泛化能力和分類精度參與權(quán)衡，以能得到最最合適的模型參數(shù)。

ocr軟件應(yīng)用了人工智能的什么技術(shù)？

悠久的傳統(tǒng)的OCR技術(shù)常見可以使用opencv算法庫(kù)，按照?qǐng)D像處理和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法從圖像中分離提取文本信息，除開二值化、噪聲濾波、去相關(guān)域總結(jié)、AdaBoost等。傳統(tǒng)的OCR技術(shù)根據(jù)處理方法可可分三個(gè)階段：圖像準(zhǔn)備、文本識(shí)別和后如何處理。

一、圖像準(zhǔn)備預(yù)處理：

·文字區(qū)域定位：連起區(qū)域講、MSER

·文字矯正：旋轉(zhuǎn)、仿射旋轉(zhuǎn)

·文字空間切割：二值化、水中的雜質(zhì)噪聲

二、文字識(shí)別：

·分類器識(shí)別：邏輯回歸、SVM、Adaboost

三、后如何處理：規(guī)則、語(yǔ)言模型（HMM等）

針對(duì)很簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的圖片，民間OCR巳經(jīng)得到了很好的識(shí)別效果。民間方法是因?yàn)樘囟▓?chǎng)景的圖像接受建模的，否則的話跳出當(dāng)前場(chǎng)景，模型都會(huì)失效。隨著近些年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛快發(fā)展中，基于組件深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)也已逐漸地完全成熟，能靈活應(yīng)對(duì)多個(gè)場(chǎng)景。

02基于組件深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)

目前，基于條件深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景文字識(shí)別比較多除開兩種方法，第一種是兩類文字怎么檢測(cè)和文字識(shí)別兩個(gè)階段；第二種則是是從端對(duì)端的模型一年能完成文字的檢測(cè)和無(wú)法識(shí)別。