感知机与支持向量机 (SVM)
感知机与SVM一样都是使用超平面对空间线性可分的向量进行分类，不同的是：感知机的目标是尽可能将所有样本分类正确，这种策略指导下得出的超平面可能有无数个，然而SVM不仅需要将样本分类正确，还需要最大化最小分类间隔，对SVM不熟悉的朋友可以移步我另一篇文章：支持向量机(SVM)之硬阈值 ...
原文：感知机vs支持向量机
感知机原理：二维空间中找到一条直线可以把所有二元类别分离开，三维或多维空间中，找到一个分离超平面把所有二元类别分离开。而可把所有二元类别分离开的超平面不止一个，哪个是最好的呢 损失函数：所有误分类的点到超平面的总距离，找到损失函数最优化对应的超平面，即误分类的点到超平面总距离最小的模型参数w,b 感知机模型 超平面定义 wTx b w超平面法向量，b超平面截距感知机和SVM的区别： 感知机目标找到 ...
2020-10-13 22:09 0 520 推荐指数：
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