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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？

实习编辑 • 2023-11-28 11:39:11 • 用户投稿 • 阅读 3

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。

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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