【问题标题】:SVM - Optimal Hyperplane and Margin?SVM - 最优超平面和边距?
【发布时间】:2015-08-11 14:37:16
【问题描述】:

我正在努力用数学方法确定超平面的方程及其相应的几何边距。

例如,考虑以下六个点,每个点都有两个特征:A 类中的 3 分:(1, 20)、(2, 30)、(1, 30) 和 B 类中的 3 分:(3 , 30), (2, 20), (3, 20)

在这种情况下,我将如何推断最佳分隔线?我知道这两个支持向量在 B 类中是 (2, 20),在 A 类中是 (2, 30)。

【问题讨论】:

    标签: machine-learning classification svm


    【解决方案1】:

    就像你提到的 B 类中的 (2,20) 和 A 类中的 (2,30) 是支持向量。但是 A 类中的 (1,20) 和 B 类中的 (3,30) 也是支持向量。在这种情况下,最佳分割线是穿过 (1,15) - (2,25) - (3,35) 的分割线,因为它确保在两个类之间获得最大边距。您可以尝试在纸上画出来观察。如果你尝试画一些仍然可以完美分类的其他线,那么这条线最终会靠近一个类的点。

    【讨论】:

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