定义与起源不同-感知机就像是分类界的-应用领域的偏好感知机更适合处理那些比较简单的分类问题
定义与起源不同
感知机就像是分类界的“老前辈”，由Rosenblatt在1957年提出，主要用来区分两类数据。而支持向量机呢，就像是感知机的“进阶版”，Vapnik在1995年提出，是在感知机基础上进一步发展起来的。
分类策略差异
感知机有点“一根筋”，它只关注那些分错了类的情况，想要找到一个超平面来分开这些数据点。而支持向量机则更“周到”，它不仅关注分错的数据，还想让这个超平面尽可能远离两类数据，这样分类结果就更加稳健。
损失函数不同
感知机用的是一种简单的损失函数，只关注那些分错的数据。支持向量机则更加全面，它用的损失函数既关注分错的数据，也关注超平面与数据点之间的距离。
应用领域的偏好
感知机更适合处理那些比较简单的分类问题。而支持向量机则更加灵活，可以处理更加复杂的任务，比如小样本学习或者文本分类。
线性可分与非线性
感知机主要解决线性可分的问题，就是数据点可以在一个超平面两边划分。支持向量机则更厉害，它不仅能处理线性可分的情况，还能通过添加一些特殊的函数（核函数）来处理非线性问题。
算法复杂性与效率
感知机的算法相对简单，但是有时候可能需要多试几次才能找到合适的超平面。支持向量机的算法比较复杂，涉及到一些数学上的二次规划问题，不过一旦训练好了，预测起来就特别快。
延伸阅读
感知机的概念
感知机就像是寻找一个超级无敌的分界线，这条线可以将正负两类数据完美地分开。它就像是在寻找一个最合适的“法官”，来公正地判定每个数据点属于哪一类。
支持向量机的概念
支持向量机就像是一个超级“律师”，它的目标就是找到一个最佳的“法庭”位置，使得两类数据被分开的同时，距离尽可能远。这样，它就能在法庭上为每一类数据争取到最大的权益。