线性可分支持向量机例题 支持向量机和线性判别函数的区别？

支持向量机和线性判别函数的区别？

F（x）是一个值为1和-1的函数。SGN代表标志。如果括号内大于0，则取1；如果小于0，则取-1

括号内的部分是一个线性函数，满足两类训练数据之间的最大距离。具体表达式是通过一些优化算法得到的

下面画的B*是线性函数的常数项，w*是超平面X的法向量，X-分别是这两类中所谓的“支持向量”。事实上，SVM不难找到两种数据之间间隔最大的超平面，然后结合一些数学工具发展出一套理论，Vapnik

单层感知器只有线性表达的能力，而多层感知器，加上非线性激活函数，具有非线性表达能力。

支持向量机的线性核只能用于线性可分样本，而非线性核具有非线性拟合能力。

事实上，感知器和支持向量机本质上只能对线性可分数据进行分类。

多层感知器前面的L-1层可视为“特征提取”过程。将线性不可分原始数据映射到线性可分特征空间。

支持向量机的非线性核是相同的，相当于将原始数据映射到希尔伯特空间。

特征提取的非线性拟合过程可以通过其他方式进行（如深度神经网络）。

感知器（perceptron）和支持向量机（svm）只能用于线性可分的样本吗？

线性可分支持向量机例题 线性可分和线性不可分 线性可分支持向量机

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