softmax、logistic和svm之间的“分类”有什么不同？

softmax、logistic和SVM（支持向量机）是机器学习中常用的分类算法，它们在分类问题上有一些不同之处：

1. Softmax回归（Softmax Regression）：
   • 概念：Softmax回归是一种多类别分类算法，用于将输入样本分为多个互斥的类别。
   • 分类方式：Softmax回归通过计算每个类别的概率来进行分类，输出属于每个类别的概率分布。
   • 优势：适用于多类别分类问题，可以输出每个类别的概率，易于解释和理解。
   • 应用场景：图像分类、自然语言处理中的情感分析、文本分类等。
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• Logistic回归（Logistic Regression）：
  • 概念：Logistic回归是一种二分类算法，用于将输入样本分为两个类别。
  • 分类方式：Logistic回归通过计算样本属于某个类别的概率来进行分类，通常使用sigmoid函数将输出限制在0和1之间。
  • 优势：适用于二分类问题，计算效率高，模型简单。
  • 应用场景：信用评分、广告点击率预测、疾病诊断等。
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• 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：
  • 概念：支持向量机是一种二分类算法，通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类。
  • 分类方式：SVM通过将样本映射到高维特征空间，找到一个能够最大化类别间间隔的超平面，从而进行分类。
  • 优势：适用于线性可分或近似线性可分的问题，对于高维数据效果较好。
  • 应用场景：文本分类、图像识别、手写数字识别等。
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总结： Softmax回归适用于多类别分类问题，Logistic回归适用于二分类问题，而支持向量机适用于线性可分或近似线性可分的问题。它们在分类方式、适用场景和腾讯云相关产品上都有所不同。