从理论上讲,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要差别在于各使用不同的作用函数,BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数,其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值,而RBF网络的作用函数则是局部的。 感知机的损失函数为什么不考虑w 对多维输入、多维输出数据的回归,可以采用多输出支持向量...
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...
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sm...
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: ...
感知机比svm要老很多年，他俩都用来解决线性二分类问题，当然svm也可解决非线性。感知机偏向于神经网络...
看开头感知机的推导，超平面和正负样本的式子和SVM很像，搜到了这个问题，实际上在书中43页有提到svm ...