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（決策函式）。 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。支援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： minw，bL(w,b)=−∑xi∈M⋅yi⋅(w⋅xi+b) 所謂的梯度下降就是讓下面兩個式子的絕對值的數值不斷降低，降低為接近0為止，其實就是在模仿求導的效果，因為下面兩個式子接近0的時候，也就是求導為0的時候。 ▽w(w,b)=−∑xi∈Myi⋅xi ▽b(w,b)=−∑xi∈Myi 而SVM採用的是由不等式約束條件構造拉格朗日函式，然後求偏導令其為0，根據一大堆的ai引數（一直迭代到滿足kkt 條件為止，kkt條件是用來滿足不等式約束下的拉格朗日乘子法的泛化），來最終求得w和b。
這裡特別說明下一般我們的拉格朗日函式是符合凸函式的，因此對於凸函式一定存在極值點，也是唯一的最優解。而一般的非凸函式，只好採用梯度下降法一步一步的求得極值點，如果非凸函式還是採用求導令為0，可能找不到極值點！因為鞍點也是導數為0，但卻不是極值點的特例，如y = x^3函式。導數為0是函式極值點的必要條件。
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