支持向量机（SVM）和SoftMax是两种常见的机器学习模型，尤其在多分类任务中各有千秋。✨

首先看SVM，它通过最大化不同类别间的间隔来实现分类。它的核心在于寻找一个超平面，将数据点分到不同的类别中，而不管有多少个类别。对于多分类问题，通常采用One-vs-Rest（OvR）或One-vs-One（OvO）策略。🎯

再来说说SoftMax，它是一种概率型的输出函数，常用于神经网络的最后一层。SoftMax将输入转化为每个类别的概率分布，便于后续交叉熵损失函数计算。它直接输出各分类的概率值，使得模型更易于解释。📝

两者在损失函数上也有所不同：SVM使用的是Hinge Loss，强调正确分类的边界；而SoftMax则基于交叉熵损失，注重预测概率的准确性。这两种方法虽然路径不同，但都为多分类任务提供了强大的工具！💪

机器学习 深度学习 算法对比