感知机vs支持向量机
(感知机模型)超平面定义 wTx+b=0 w超平面法向量，b超平面截距感知机和SVM的 ...
原文：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 ZhiboZhao 博客园 cnblogs.com 。 为了系统地分析二者的区别，本文还是首先介绍感知机模型，学习策 ...
2021-06-24 23:22 0 302 推荐指数：
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