Iga hüpertasandi saab kirjutada punktide x hulgana, mis rahuldavad w⋅x+b=0. Esiteks tunneme ära teise punktkorrutise tähise, artiklis kasutatakse wTx asemel w⋅x.
Kuidas arvutate hüpertasandit?
Hüpertasand on joonte ja tasandite kõrgema mõõtmega üldistus. Hüpertasandi võrrand on w · x + b=0, kus w on hüpertasandi normaalvektor ja b on nihe.
Mis on SVM-is hüpertasand ja veeris?
SVM-i treeningalgoritmi rakendatakse treeningandmete kogumile, mis sisaldab teavet klassi kohta, kuhu iga nullpunkt (või vektor) kuulub, ja loob seda tehes hüpertasandi (st vahe või geomeetriline veeris), mis eraldab kaks klassi.
Kuidas SVM marginaali arvutab?
Veeris arvutatakse risti kaugusena sirgest ainult lähimate punktideni. Ainult need punktid on olulised joone määratlemisel ja klassifikaatori koostamisel. Neid punkte nimetatakse tugivektoriteks.
Mis on optimaalne eraldav hüpertasand SVM-is?
Binaarse klassifikatsiooniprobleemi korral, arvestades lineaarselt eraldatavat andmekogumit, on optimaalne eraldustasand see, mis klassifitseerib kõik andmed õigesti, olles samas andmepunktidest kõige kaugemal … Optimaalne eraldav hüpertasand on üks tugivektori masinate põhiideest.
