Кез келген гипержазықтықты w⋅x+b=0 қанағаттандыратынx нүктелерінің жиыны ретінде жазуға болады. Біріншіден, біз нүктелік өнім үшін басқа белгіні танимыз, мақалада wTx орнына w⋅x қолданылады.
Гипержазықтықты қалай есептейсіз?
Гипержазықтық – түзулер мен жазықтықтардың жоғары өлшемді жалпылауы. Гипержазықтық теңдеуі w · x + b=0, мұнда w – гипержазықтыққа нормаль вектор, ал b – ығысу.
SVM жүйесіндегі гипержазықтық және маржа дегеніміз не?
SVM оқыту алгоритмі әрбір деректер (немесе вектор) жататын сынып туралы ақпараты бар жаттығу деректері жиынына қолданылады және осылайша гипержазықтықты (яғни, саңылау немесе геометриялық маржа) орнатады.) екі сыныпты ажыратады.
SVM маржаны қалай есептейді?
Шегі түзуден тек ең жақын нүктелерге дейінгі перпендикуляр қашықтық ретінде есептеледі. Тек осы нүктелер сызықты анықтауда және классификаторды құруда маңызды. Бұл нүктелер тірек векторлары деп аталады.
SVM жүйесінде гипержазықтықты оңтайлы бөлу дегеніміз не?
Бинарлы жіктеу мәселесінде сызықты түрде бөлінетін деректер жиыны берілгенде, оңтайлы бөлу гипержазықтық деректер нүктелерінен ең алыс орналасқан кезде барлық деректерді дұрыс жіктейтін гипержазықтық … Оңтайлы бөлу гипержазықтық - тірек векторлық машиналарының артындағы негізгі идеялардың бірі.
