感知机和支持向量机区别

感知机和支持向量机（SVM）都是机器学习中常用的分类算法，但它们有一些不同之处。

感知机是一种线性分类器，它通过不断地迭代更新权重参数来使得分类误差最小化。它的分类边界是一个超平面，只能处理线性可分的情况。

SVM也是一种线性分类器，但是它可以通过使用不同的核函数，将数据映射到高维空间中，从而处理非线性可分的情况。SVM选择分类边界时，会寻找距离各类别最近的样本点，这些样本点被称为支持向量，因此SVM的分类边界也被称为最大间隔超平面。

此外，SVM还有一些其他的优点，例如对噪声的鲁棒性较强、泛化能力较好等。但是SVM的训练时间较长，对于大规模数据集会比较困难。