Bet kurią hiperplokštumą galima parašyti kaip taškų x rinkinį, atitinkantį w⋅x+b=0. Pirma, atpažįstame kitą taškinio produkto žymėjimą – straipsnyje vietoj wTx naudojama w⋅x.
Kaip apskaičiuoti hiperplokštumą?
Hiperplokštuma yra aukštesnių matmenų linijų ir plokštumų apibendrinimas. Hiperplokštumos lygtis yra w · x + b=0, kur w yra vektorius, normalus hiperplokštumai, o b yra poslinkis.
Kas yra hiperplokštuma ir paraštė SVM?
SVM mokymo algoritmas taikomas mokymo duomenų rinkiniui su informacija apie klasę, kuriai priklauso kiekvienas atskaitos taškas (arba vektorius), ir tai darydamas sukuria hiperplokštumą (t. y. tarpą arba geometrinę paraštę), skiriančios dvi klases.
Kaip SVM apskaičiuoja maržą?
Paraštė apskaičiuojama kaip statmenas atstumas nuo linijos tik iki artimiausių taškų. Tik šie taškai yra svarbūs nustatant liniją ir kuriant klasifikatorių. Šie taškai vadinami palaikymo vektoriais.
Kas yra optimalus atskyrimo hiperplokštumas SVM?
Dvejetainėje klasifikavimo užduotyje, atsižvelgiant į tiesiškai atskirtą duomenų rinkinį, optimali atskyrimo hiperplokštuma yra ta, kuri teisingai klasifikuoja visus duomenis, būdama toliausiai nuo duomenų taškų… Optimali atskyrimo hiperplokštuma yra viena iš pagrindinių atraminių vektorių mašinų idėjų.
