支持向量机和感知机有什么关联？
支持向量机（SVM）和感知机（Perceptron）都是用于分类任务的机器学习模型，它们之间存在一定的关联。
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| （点击链接→） | 感知机 | 支持向量机（SVM） |
|---|---|---|
| 定位 | 最简单的线性分类器之一 | 另一种线性分类器 |
| 目标 | 找到一个线性决策边界，以最小化误分类点的数量。 | 旨在找到一个具有最大间隔的超平面，以此提高模型的泛化能力和鲁棒性 |
| 方法 | 感知机通过梯度下降法进行迭代更新，直到无法进一步减少误分类点为止23 | 它在感知机的基础上增加了“最大化间隔”的约束条件。SVM通过拉格朗日对偶性，将原始问题转化为对偶问题，并求解得到最优解4 |
| 联系 | 感知机可以视为SVM的特例，即没有间隔约束条件的SVM。 | |
| 优点 | 感知机在处理小规模数据集时可能会更快，因为它不需要像SVM那样处理复杂的优化问题 | SVM因其间隔最大化原则，通常表现得更好，尤其是在处理大规模数据集时。 |
