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

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

单层感知器只有线性表达能力，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）。

svm什么意思？

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

什么是线性可分和线性不可分？

线性可分性是模式识别中的一个概念。简言之，如果两类样本能被一个线性函数完全分离，则称之为“线性可分”。

在英语中称为线性分隔。

在这里写公式不方便。你可以直接想象两种类型的样本在二维空间中被一条直线分开。这两种类型称为线性可分样本。

如果两种样品分布如下：

o。。。x

]x。。。。O

]没有一条直线可以把O和X分开，那就叫做线性不可分。

为了进一步了解，我建议您参考任何关于模式识别的专著，当涉及到线性分类器或支持向量机时都会提到。

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