人工智能十大算法 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）。

人工智能十大算法 支持向量机非线性分类 线性可分支持向量机

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。