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这两种方法都是常用的分类算法。从目标函数的角度看，不同之处在于logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用铰链损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机的处理方法只考虑了支持向量机。
（1）削弱模型中数据的异方差性只能削弱，不能完全消除（2）需要模型的形式。使用线性回归模型的前提是解释变量与被解释变量之间的线性关系，但在实践中很难满足这一点。很多情况下，我们需要对多个变量或单个变量进行对数变换来改变模型的形式（3）以对数为线性，然后将绝对数变为有差值变化的相对数，这样数据才能更好地表达变化的相关性。（4） 对取对数后的经济数据进行线性回归，前一个参数代表百分比变化率（dlnx=DX/x），即弹性。（5） 有时变量不符合正态分布的假设，对数可以渐近取正态分布等。
取对数的原因有很多，大致可以概括如下：
1。削弱模型中数据的异方差性只能被削弱，但不能完全消除；
2。模型形式的需要，使用线性回归模型的前提是解释变量和被解释变量之间的现有关系，但在实践中很难满足这一点，而且经常需要调整多个变量或变量它是对单个变量的对数变换，使模型的形式线性化；
3。取对数，再配合差分变化，将绝对数转化为相对数，使数据能更好地表达变化的相关性。
因为您的原始方程模型必须是道格拉斯模型。W=C×exp（be）×exp（Cx）×μ对于回归分析，我们从左到右取对数，使乘法变成加法，即线性。等到你得到回归值a，B，C，再回到原来的方程。取对数便于计算。说到意义，我们得去掉对数。
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