感知機vs支持向量機
(感知機模型)超平面定義 wTx+b=0 w超平面法向量，b超平面截距感知機和SVM的 ...
原文：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 ZhiboZhao 博客園 cnblogs.com 。 為了系統地分析二者的區別，本文還是首先介紹感知機模型，學習策 ...
2021-06-24 23:22 0 302 推薦指數：
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