线性可分和线性不可分 感知器（perceptron）和支持向量机（svm）只能用于线性可分的样本吗？
感知器（perceptron）和支持向量机（svm）只能用于线性可分的样本吗？单层感知器只有线性表达能力，而多层感知器加上非线性激活函数，具有非线性表达能力。支持向量机的线性核只能用于线性可分样本，而
感知器（perceptron）和支持向量机（svm）只能用于线性可分的样本吗？
单层感知器只有线性表达能力，而多层感知器加上非线性激活函数，具有非线性表达能力。
支持向量机的线性核只能用于线性可分样本，而非线性核具有非线性拟合能力。
事实上，感知器和支持向量机本质上只能对线性可分数据进行分类。
多层感知器前面的L-1层可视为“特征提取”过程。将线性不可分原始数据映射到线性可分特征空间。
支持向量机的非线性核是相同的，相当于将原始数据映射到希尔伯特空间。
特征提取的非线性拟合过程可以通过其他方式进行（如深度神经网络）。