Mikä tahansa hypertaso voidaan kirjoittaa pisteiden x joukkona, joka täyttää w⋅x+b=0. Ensinnäkin tunnistamme toisen pistetulon merkinnän, artikkelissa käytetään w⋅x:ää wTx:n sijaan.
Kuinka lasket hypertason?
Hypertaso on suorien ja tasojen korkeampiulotteinen yleistys. Hypertason yhtälö on w · x + b=0, missä w on vektori, joka on normaali hypertason suhteen ja b on siirtymä.
Mikä on hypertaso ja marginaali SVM:ssä?
SVM-harjoitusalgoritmia sovelletaan harjoitustietosarjaan, joka sisältää tiedot luokasta, johon kukin datum (tai vektori) kuuluu, ja muodostaa näin hypertason (eli raon tai geometrisen marginaalin) erottavat kaksi luokkaa.
Miten SVM laskee marginaalin?
Reunus lasketaan kohtisuoraksi etäisyydeksi suorasta vain lähimpiin pisteisiin. Vain näillä pisteillä on merkitystä linjan määrittelyssä ja luokittelijan rakentamisessa. Näitä pisteitä kutsutaan tukivektoreiksi.
Mikä on optimaalinen erottava hypertaso SVM:ssä?
Binääriluokitteluongelmassa, kun otetaan huomioon lineaarisesti erotettava tietojoukko, optimaalinen erotteleva hypertaso on se, joka luokittelee kaikki tiedot oikein ja on kauimpana datapisteistä… Optimaalinen erottava hypertaso on yksi tukivektorikoneiden ydinajatuksista.
