如何从输入空间 I 获取数据到特征空间 Y答案

【问题标题】：How to get the data to Feature Space Y from Input Space I如何从输入空间 I 获取数据到特征空间 Y
【发布时间】：2015-04-10 18:47:38
【问题描述】：

我正在尝试实现一个支持向量机来理解它的进出，但我被困在如何实现它上。到处都解释了如何获得一个超平面，以便我们能够分离不同的类。我的问题是如何从输入空间I获取数据到特征空间Y。

例如考虑以下数据：

date                 userId      pc        activity

01/04/2010 07:12:31  RES0962     PC-3736   Connect
01/04/2010 07:35:40  RES0962     PC-2588   Disconnect 
01/04/2010 08:02:14  ZKH0388     PC-1021   Connect
01/04/2010 08:20:17  ZKH0388     PC-3736   Disconnect

Q) 假设我们正在尝试构建用户行为模型。我们可以提取每个用户的特征并用它来训练，但就代码而言它是如何工作的？我对此一无所知。如果有人能解释一下，那将有很大帮助。

【问题讨论】：

不清楚你在问什么。 [特征空间] Y 和 [输入空间] I 是什么意思？ “用户行为模型”是什么意思？你的目标是什么，你的特点是什么？
所以输入空间是指输入数据。特征空间是从输入数据中提取的特征。假设一个用户每天访问几个网站，但是有一天他访问了一个他从未访问过的新网站，然后我应该能够发现这种偏离行为，这就是我所说的用户行为模型。

标签： machine-learning svm

【解决方案1】：

映射到特征空间需要您为确定输入类别的每个不同特征设置权重。获得权重是清楚理解项目理论基础的功能，例如，您的财务价值由银行存款和投资决定。银行中货币的重量可能是 2；而投资可能不是 5。因此，投资更多、资金更少的人可能拥有更多的净资产。

现在，money in bank 和 investment 这两个特征现在将分别被视为坐标 x 和 y，就像您希望每个输入的数据一样（当然有两个特征）。想象一下，在根据您的体重了解每个数据 (x, y) 坐标后绘制图表。那么，获得超平面将是下一个挑战。我希望这会有所帮助。祝你好运

【讨论】：