感知機與支持向量機 (SVM)
感知機與SVM一樣都是使用超平面對空間線性可分的向量進行分類，不同的是：感知機的目標是盡可能將所有樣本分類正確，這種策略指導下得出的超平面可能有無數個，然而SVM不僅需要將樣本分類正確，還需要最大化最小分類間隔，對SVM不熟悉的朋友可以移步我另一篇文章：支持向量機(SVM)之硬閾值 ...
原文：感知機vs支持向量機
感知機原理：二維空間中找到一條直線可以把所有二元類別分離開，三維或多維空間中，找到一個分離超平面把所有二元類別分離開。而可把所有二元類別分離開的超平面不止一個，哪個是最好的呢 損失函數：所有誤分類的點到超平面的總距離，找到損失函數最優化對應的超平面，即誤分類的點到超平面總距離最小的模型參數w,b 感知機模型 超平面定義 wTx b w超平面法向量，b超平面截距感知機和SVM的區別： 感知機目標找到 ...
2020-10-13 22:09 0 520 推薦指數：
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目錄 感知機模型 感知機模型的對偶形式 感知機算法實現 感知機模型 感知機是二分類的線性分類模型，輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別（取+1和-1）。感知機對應於輸入空間中將實例划分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面導入了基於誤分類 ...