本文主要是介绍感知机和SVM的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
感知机和SVM的区别：
1、相同点
都是属于监督学习的一种分类器（决策函数）。
2、不同点
- 感知机追求最大程度正确划分，最小化错误，效果类似紫线，很容易造成过拟合。
- 支持向量机追求大致正确分类的同时，一定程度上避免过拟合，效果类似下图中的黑线。
- 感知机使用的学习策略是梯度下降法，而SVM采用的是由约束条件构造拉格朗日函数，然后求偏导令其为0求得极值点。这里特别说明下一般我们的拉格朗日函数是符合凸函数的，因此对于凸函数一定存在极值点，也是唯一的最优解。而一般的非凸函数，只好采用梯度下降法一步一步的求得极值点，如果非凸函数还是采用求导令为0，可能找不到极值点！因为鞍点也是导数为，但却不是极值点的特例，如y = x^3函数。导数为0是函数极值点的必要条件。
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