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SVM支持向量机
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2020年4月25日 (六) 18:44的版本
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2020年4月25日 (六) 18:44
→硬间隔
第61行:
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: <math>\overrightarrow{\omega }\cdot \overrightarrow{x}-b=-1</math>(所有位于或者低于这条分界线的属于一类,标签为-1)
: <math>\overrightarrow{\omega }\cdot \overrightarrow{x}-b=-1</math>(所有位于或者低于这条分界线的属于一类,标签为-1)
−
利用几何方法不难得到这两个超平面之间的距离是<math> \frac{2}{\left \| \overrightarrow{\omega } \right \|}</math> <ref name="stack">[https://math.stackexchange.com/q/1305925/168764 "Why does the SVM margin is <math> \frac{2}{
\-
\mathbf{w}
\-
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+
利用几何方法不难得到这两个超平面之间的距离是<math> \frac{2}{\left \| \overrightarrow{\omega } \right \|}</math> <ref name="stack">[https://math.stackexchange.com/q/1305925/168764 "Why does the SVM margin is <math> \frac{2}{\mathbf{w}}</math> "].Mathematics Stack Exchange.</ref>,因此要使两平面间的距离最大,我们需要实现<math>\left \| \overrightarrow{\omega } \right \|</math>最小化。同时,为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们需要保证对于所有的 <math>i</math> 满足如下条件之一:
: <math>\overrightarrow{\omega }\cdot \overrightarrow{x}-b>or= 1 </math>, 若<math>y_i=1</math>
: <math>\overrightarrow{\omega }\cdot \overrightarrow{x}-b>or= 1 </math>, 若<math>y_i=1</math>
费米子
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