A2A
El algoritmo SVM tiene básicamente ventajas en términos de complejidad. Primero, me gustaría aclarar que tanto la regresión logística como la SVM pueden formar superficies de decisión no lineales y pueden combinarse con el truco del núcleo. Si la regresión logística se puede combinar con el núcleo, ¿por qué usar SVM?
- Se encuentra que SVM tiene un mejor rendimiento prácticamente en la mayoría de los casos.
- SVM es O (N ^ 2 * K) computacionalmente más barato donde K no es de vectores de soporte (los vectores de soporte son aquellos puntos que se encuentran en el margen de la clase) donde la regresión logística es O (N ^ 3)
- El clasificador en SVM depende solo de un subconjunto de puntos. Como necesitamos maximizar la distancia entre los puntos más cercanos de dos clases (también conocido como margen), solo debemos preocuparnos por un subconjunto de puntos, a diferencia de la regresión logística.
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