SVM和感知機的區別（轉載+自己筆記）

感知機和SVM的區別： 1、相同點 都是屬於監督學習的一種分類器（決策函數）。 2、不同點 感知機追求最大程度正確劃分，最小化錯誤，效果類似紫線，很容易造成過擬合。支持向量機追求大致正確分類的同時，一定程度上避免過擬合，效果類似下圖中的黑線。 感知機使用的學習策略是梯度下降法，感知機的目標是： m i n w ， b L ( w , b ) = − ∑ x i ∈ M ⋅ y i ⋅ ( w ⋅

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