Każdą hiperpłaszczyznę można zapisać jako zbiór punktów x spełniających w⋅x+b=0. Po pierwsze, rozpoznajemy inny zapis iloczynu skalarnego, artykuł używa w⋅x zamiast wTx.
Jak obliczyć hiperpłaszczyznę?
Hipperpłaszczyzna to wyższe uogólnienie linii i płaszczyzn. Równanie hiperpłaszczyzny to w · x + b=0, gdzie w jest wektorem normalnym do hiperpłaszczyzny, a b jest przesunięciem.
Co to jest hiperpłaszczyzna i margines w SVM?
Algorytm uczący SVM jest stosowany do zbioru danych uczących z informacjami o klasie, do której należy każdy punkt odniesienia (lub wektor), a tym samym ustanawia hiperpłaszczyznę (tj. przerwę lub margines geometryczny) oddzielenie dwóch klas.
Jak SVM oblicza depozyt zabezpieczający?
Margines jest obliczany jako prostopadła odległość od linii tylko do najbliższych punktów. Tylko te punkty mają znaczenie przy definiowaniu linii i konstrukcji klasyfikatora. Punkty te nazywane są wektorami nośnymi.
Jaka jest optymalna hiperpłaszczyzna oddzielająca w SVM?
W przypadku problemu klasyfikacji binarnej, przy danym liniowo separowalnym zestawie danych, optymalna hiperpłaszczyzna oddzielająca to ta, która poprawnie klasyfikuje wszystkie dane, będąc jednocześnie najdalej od punktów danych … Optymalna hiperpłaszczyzna oddzielająca jest jedną z głównych idei maszyn wektorów nośnych.
