Ямар ч гипер хавтгайг w⋅x+b=0 хангасан цэг x олонлогоор бичиж болно. Нэгдүгээрт, бид цэгэн бүтээгдэхүүний өөр тэмдэглэгээг хүлээн зөвшөөрч байна, нийтлэлд wTx-ийн оронд w⋅x-г ашигладаг.
Та гиперпланг хэрхэн тооцоолох вэ?
Гипер хавтгай гэдэг нь шулуун ба хавтгайн ерөнхий хэмжээс юм. Гипер хавтгайн тэгшитгэл нь w · x + b=0, энд w нь гипер хавтгайн хэвийн вектор, b нь офсет юм.
SVM дээрх гипер хавтгай ба захын зай гэж юу вэ?
Датум (эсвэл вектор) тус бүрд хамаарах ангийн талаарх мэдээлэл бүхий сургалтын өгөгдлийн багцад SVM сургалтын алгоритмыг ашигладаг бөгөөд ингэснээр гипер хавтгай (жишээ нь, цоорхой эсвэл геометрийн ирмэг) үүсгэдэг.) хоёр ангийг тусгаарлаж байна.
SVM маржийг хэрхэн тооцдог вэ?
Маржийг шугамаас зөвхөн хамгийн ойр цэгүүд хүртэлх перпендикуляр зайгаар тооцно. Зөвхөн эдгээр цэгүүд нь шугамыг тодорхойлох, ангилагчийг бүтээхэд хамааралтай болно. Эдгээр цэгүүдийг дэмжих векторууд гэж нэрлэдэг.
SVM дээр гиперпланг хамгийн оновчтой тусгаарлах нь юу вэ?
Хоёртын ангиллын бодлогод шугаман салгах боломжтой өгөгдлийн багцын хувьд хамгийн оновчтой тусгаарлах гипер хавтгай нь өгөгдлийн цэгүүдээс хамгийн хол байх үед бүх өгөгдлийг зөв ангилах нэг юм … Тусгаарлагч вектор машинуудын цаадах гол санаануудын нэг нь хамгийн оновчтой гиперпланг тусгаарлах явдал юм.
