Logistic 回归、Softmax 回归、感知器、支持向量机的原理

Logistic回归、Softmax回归、感知器和支持向量机是常见的分类算法。它们的原理如下：

1. Logistic回归：Logistic回归是一种广义线性模型，将特征线性组合后通过sigmoid函数映射到0-1之间，表示样本属于某个类别的概率。其原理是利用最大似然估计来求解模型参数，使得模型预测的概率与实际标签的差距最小。

2. Softmax回归： Softmax回归是一种多分类模型，也是一种广义线性模型，其原理是将特征线性组合后通过softmax函数映射到各个类别的概率分布。其损失函数使用交叉熵来度量预测概率与真实概率之间的距离。

3. 感知器：感知器是一种二分类模型，其原理是将特征线性组合后通过阈值函数（如符号函数）将结果映射到0或1，表示样本属于某个类别的结果。其训练过程使用随机梯度下降法来更新模型参数。

4. 支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，其原理是将特征通过核函数映射到高维空间后，找到一个超平面将不同类别的样本分开，并且距离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。其训练过程是一个凸优化问题，可以使用QP算法来求解。