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...
感知机是寻找一个超平面,该超平面可以将数据分开即可,而svm不只是寻找这个超平面,还要实现支持向量到超平面间隔的最大化,svm找出的超平面有且只有一个,而感知机则有无数多个解 感知机学习规则是什么 为什么感知机(单层神经网络)不能解决异或问题 不仅仅是感知机,所有的线性分类器都有这样的问题,包括LDA(Lineardiscrimin...
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...
SVM和感知机的区别(转载+自己笔记) 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 ...