介绍感知机和支持向量机

感知机和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）都是常见的二分类机器学习算法。

感知机是一种线性分类器，其基本思想是通过找到一个超平面来将不同类别的样本分开。感知机的训练过程是迭代的，通过不断调整超平面的参数来使得分类误差最小化。感知机的优点是简单且易于理解，适用于线性可分的数据集。然而，感知机无法处理线性不可分的数据集。

支持向量机是一种更加强大的分类算法，它可以处理线性可分和线性不可分的数据集。SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。支持向量机可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理非线性问题。SVM的优点是具有较好的泛化能力和鲁棒性。