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HighSpeedLogic算法仿真—逻辑回归vs决策树vs支持向量机

(2020-09-25 16:31:52)
标签:

fpga

matlab

上面列出的算法都是用来解决分类问题(SVM和DT也被用于回归,但这不在我们的讨论范围之内)。我多次看到有人提问,对于他的问题应该选择哪一种方法。经典的也是最正确的回答是“看情况而定!”,这样的回答却不能让提问者满意。确实让人很费神。因此,我决定谈一谈究竟是看什么情况而定。

这个解释是基于非常简化的二维问题,但足以借此来理解读者棘手的更高维度数据。

我将从最重要的问题开始讨论:在分类问题中我们究竟要做什么?显然,我们是要做分类。(这是个严肃的问题?真的吗?)我再来复述一遍吧。为了做分类,我们试图寻找决策边界线或是一条曲线(不必是直线),在特征空间里区分两个类别。

特征空间这个词听起来非常高大上,容易让很多新人犯迷糊。我给你展示一个例子来解释吧。我有一个样本,它包含三个变量:x1, x2和target。target有0和1两种值,取决于预测变量x1和x2的值。我将数据绘制在坐标轴上。

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