svm和线性回归的区别?

支持向量机（SVM）和线性回归都是机器学习中的常用算法，但用途不同。SVM主要用于分类问题，通过寻找最优超平面来分隔不同类别；线性回归则用于预测连续值，比如根据房屋面积预测价格。SVM更注重分类的边界，而线性回归关注数据点与拟合直线的距离。

区别

SVM：SVM是一种分类算法，目标是找到一条分隔不同类别的线或面。它通过最大化类别之间的间隔来提高分类的准确性，尤其适合处理高维数据。SVM对异常值不敏感，计算复杂度较高，适合中小规模数据集。

线性回归：线性回归是一种预测算法，通过建立输入特征与输出值之间的线性关系来预测连续结果。它最小化预测值与实际值之间的误差，计算简单高效，适合处理大规模数据。但线性回归对异常值敏感，且只能捕捉线性关系。