svm回归算法有哪些 SVM和逻辑回归有何区别和联系？
SVM和逻辑回归有何区别和联系？
支持向量机（SVM，programsVector Machine）和逻辑回归（Logistic Regression）大都机器学习中常要用的分类算法。
两者间的区别取决于人：
不属于非参数估计，本质上是能解决一个二次规划规划的问题；而logistic回归不属于参数估计，是更大似然肯定的问题。
2.系统优化的目标函数不同，软间隔（softmargin）的SVM的优化目标是：
就等价关系于：
其中第二项中应用于可以衡量具体分类损失的函数是合页损失（hingeloss）
而带正则化的逻辑回归中优化的目标函数为：
其中第一项那是衡量能力具体分类误差的交叉熵损失(cross-entropyloss)。
下图那就是朴素贝叶斯和SVM损失函数之间的差别。可以找到线性回归在左侧（分类错误）十分散逸，并且会对异常点（outliers）更皮肤；此外，在右侧（分类对的）损失没有像Hingeloss那样真接为零，只不过是渐快为0。这样很有可能可能会减低分类的精度。
从优化软件目标中，看的到在SVM中是最大化分类面重合的同时最小化窗口归类误差；而logistic回归恰好只不过，更很看重优化归类误差，即让分类划分器尽很可能先分准。
但SVM又被一般称结构风险最小化，也就是让归类器的泛化能力尽可能会的好；逻辑回归被一般称经验风险最小化，就是游戏窗口化归类损失。
的训练过程中只不过只要用了支持向量（programsVector），而依赖感的样本数更少；而logistic回归则是不使用了全局的样本。
不能不能再输出低分类概率；逻辑回归的预测结果则是概率，再阈值判断来判断分类。
不合适去处理大量数据，因为是从后规划来优化，过多的数据会造成360优化得很慢。而logistic回归则对数据量没有要求。
二者之间的联系联系
1.本质上都属于线性分类模型，通过一并加入核函数就可以不帮忙解决非线性分类问题。
2.两者的损失函数也是由正则化项分类划分误差来组成，变动其中的权重参数就可以不对模型泛化能力和分类精度参与权衡，以能得到最最合适的模型参数。
ocr软件应用了人工智能的什么技术？
悠久的传统的OCR技术常见可以使用opencv算法库，按照图像处理和统计机器学习方法从图像中分离提取文本信息，除开二值化、噪声滤波、去相关域总结、AdaBoost等。传统的OCR技术根据处理方法可可分三个阶段：图像准备、文本识别和后如何处理。
一、图像准备预处理：
·文字区域定位：连起区域讲、MSER
·文字矫正：旋转、仿射旋转
·文字空间切割：二值化、水中的杂质噪声
二、文字识别：
·分类器识别：逻辑回归、SVM、Adaboost
三、后如何处理：规则、语言模型（HMM等）
针对很简单场景下的图片，民间OCR巳经得到了很好的识别效果。民间方法是因为特定场景的图像接受建模的，否则的话跳出当前场景，模型都会失效。随着近些年深度学习技术的飞快发展中，基于组件深度学习的OCR技术也已逐渐地完全成熟，能灵活应对多个场景。
02基于组件深度学习的OCR技术
目前，基于条件深度学习的场景文字识别比较多除开两种方法，第一种是两类文字怎么检测和文字识别两个阶段；第二种则是是从端对端的模型一年能完成文字的检测和无法识别。
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