SVM和邏輯回歸有何區(qū)別和聯(lián)系？支持向量機（SVM，programsVector Machine）和邏輯回歸（Logistic Regression）大都機器學(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（SVM，programsVector Machine）和邏輯回歸（Logistic Regression）大都機器學(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，本質(zhì)上是能解決一個二次規(guī)劃規(guī)劃的問題；而logistic回歸不屬于參數(shù)估計，是更大似然肯定的問題。

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

就等價關(guān)系于：

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

而帶正則化的邏輯回歸中優(yōu)化的目標函數(shù)為：

其中第一項那是衡量能力具體分類誤差的交叉熵損失(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)（分類錯誤）十分散逸，并且會對異常點（outliers）更皮膚；此外，在右側(cè)（分類對的）損失沒有像Hingeloss那樣真接為零，只不過是漸快為0。這樣很有可能可能會減低分類的精度。

從優(yōu)化軟件目標中，看的到在SVM中是最大化分類面重合的同時最小化窗口歸類誤差；而logistic回歸恰好只不過，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。

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

的訓(xùn)練過程中只不過只要用了支持向量（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)測結(jié)果則是概率，再閾值判斷來判斷分類。

不合適去處理大量數(shù)據(jù)，因為是從后規(guī)劃來優(yōu)化，過多的數(shù)據(jù)會造成360優(yōu)化得很慢。而logistic回歸則對數(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，通過一并加入核函數(shù)就可以不幫忙解決非線性分類問題。

2.兩者的損失函數(shù)也是由正則化項分類劃分誤差來組成，變動其中的權(quán)重參數(shù)就可以不對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，按照圖像處理和統(tǒng)計機器學(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階段：圖像準備、文本識別和后如何處理。

一、圖像準備預(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、文字識別：

·分類器識別：邏輯回歸、SVM、Adaboost

三、后如何處理：規(guī)則、語言模型（HMM等）

針對很簡單場景下的圖片，民間OCR巳經(jīng)得到了很好的識別效果。民間方法是因為特定場景的圖像接受建模的，否則的話跳出當前場景，模型都會失效。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)對多個場景。

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)的場景文字識別比較多除開兩種方法，第一種是兩類文字怎么檢測和文字識別兩個階段；第二種則是是從端對端的模型一年能完成文字的檢測和無法識別。