如下图所示,在 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2上的点就是支持向量: 这里两个超平面 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2平行,它们中间没有样本点。 H 1 、 H 2 H_1、H_2 H1、H2之间的距离成为间隔(margin)。 间隔依赖于分离超平面的法向量 θ \theta θ,等于 2 ∣∣θ...
在这幅图中,认为虚线左侧的所有桃子可食用,虚线右侧的所有桃子不可食用。离超平面最近的点叫做支持向量。支持向量决定了超平面的位置,非支持向量不影响 我们根据上述方法,得到图示数据集。但是,我们用一条线进行分割,有大部分点无法被准确分类。这种情况称为“线性不可分” 此时,我们可以假设这些点都在一个平面上,将...
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正确答案: ACD 15. (多选题, 7分)【多选题】关于SVM的描述正确的是:( ) A. 支持向量机训练时候,数据不需要归一化或者标准化 B. 支持向量机的学习策略就是间隔最大化 C. 支持向量机可以通过核技巧,这使之成为实质上的非线性分类器 D. 支持向量机模型定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 正确答案: B...