感知机和支持向量机的区别是什么

区别有：1、定义与起源不同；2、分类策略差异；3、损失函数不同；4、应用领域的偏好；5、线性可分与非线性；6、算法复杂性与效率。其中，定义与起源不同指的是感知机是一种早期的二元线性分类模型，而支持向量机是在感知机基础上进一步发展的分类模型。

1、定义与起源不同

感知机：由Rosenblatt在1957年提出的一种早期的二元线性分类模型，主要用于判断输入数据点的类别。

支持向量机：由Vapnik在1995年提出的一种二元线性分类模型，是在感知机的基础上进一步发展起来的。

2、分类策略差异

感知机：只关心误分类点，旨在找到一个能将训练集分开的超平面，但不考虑间隔的大小。

支持向量机：不仅关心误分类点，而且要使分类间隔最大化，从而提高模型的泛化能力。

3、损失函数不同

感知机：使用hinge loss，只关心误分类点。

支持向量机：使用正则化的hinge loss，既关心误分类点，又关心间隔。

4、应用领域的偏好

感知机：适用于简单的线性分类任务。

支持向量机：适用于小样本学习、文本分类等复杂的分类任务。

5、线性可分与非线性

感知机：主要处理线性可分的情况。

支持向量机：既可以处理线性可分的情况，还可以通过引入核函数处理非线性的情况。

6、算法复杂性与效率

感知机：算法相对简单，但可能需要多次迭代。

支持向量机：算法相对复杂，涉及到二次规划问题，但一旦训练完成，预测速度很快。

延伸阅读：

感知机的概念

感知机是一种线性分类模型，对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面。其基本思想是，如果存在一个超平面能够完全正确地划分训练数据集，那么感知机会找到这样的超平面。

支持向量机的概念

支持向量机是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略就是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题求解。