1. 目标函数不同(本质区别) 逻辑回归的目标函数是训练集上的极大似然函数,等价于交叉熵损失函数。SVM采用的是带L2正则化项的合页损失函数。感知机是最小化误分类点到分离超平面的距离的和。感知机损失函数非凸,但由于可以证明线性可分数据集中感知机模型具备收敛性,因此可以把零误差点当做最终学习目标,即损失函数...
感知机和SVM的区别 如上图所示,感知机的目标是尽可能使得所有样本分类正确,而SVM的目标是分类间隔最大化。 支持向量机追求大致正确分类的同时,一定程度上避免过拟合,效果类似上图中的黑线。 感知机使用的学习策略是梯度下降法,而SVM采用的是由约束条件构造拉格朗日函数,然后求偏导令其为0求得极值点。这里特别说明下...
感知机和SVM的区别: 1、相同点 都是属于监督学习的一种分类器(决策函数)。 2、不同点 感知机追求最大程度正确划分,最小化错误,效果类似紫线,很容易造成过拟合。支持向量机追求大致正确分类的同时,一定程度上避免过拟合,效果类似下图中的黑线。 感知机使用的学习策略是梯度下降法,感知机的目标是: minw,bL(w,b...
普通的感知器不能产生大间隔(margin)，而SVM可以，所以这两个肯定不是一个东西。带margin的感知器可以...
1损失函数不一样，感知机是函数距离的和，支持向量机是几何距离的和 2优化方法不一样，支持向量机是...
普通的感知器不能产生大间隔(margin),而SVM可以,所以这两个肯定不是一个东西。 带margin的感知器可以通过两种手段产生大间隔:一种是早停,另一种是加正则化项。 加入了L2正则化项的带 margin的感知器就是SVM。 大家都知道,感知器是不能产生大间隔的,因为它只以分对为目的,不关心分界面离数据点有多远,从它的...