Enhver hyperplane kan skrives som mængden af points x opfylder w⋅x+b=0. For det første genkender vi en anden notation for prikproduktet, artiklen bruger w⋅x i stedet for wTx.
Hvordan beregner du hyperplan?
Et hyperplan er en højere-dimensionel generalisering af linjer og planer. Ligningen for et hyperplan er w · x + b=0, hvor w er en vektor normal på hyperplanet, og b er en offset.
Hvad er hyperplane og margin i SVM?
En SVM-træningsalgoritme anvendes til et træningsdatasæt med information om den klasse, som hver datum (eller vektor) tilhører, og derved etableres et hyperplan (dvs. et mellemrum eller geometrisk margin) adskiller de to klasser.
Hvordan beregner SVM margin?
Marginen er beregnet som den vinkelrette afstand fra linjen til kun de nærmeste punkter. Kun disse punkter er relevante ved definition af linjen og i konstruktionen af klassifikatoren. Disse punkter kaldes støttevektorerne.
Hvad er optimal adskillelseshyperplan i SVM?
I et binært klassifikationsproblem, givet et lineært separerbart datasæt, er det optimale adskillende hyperplan den, der korrekt klassificerer alle data, mens den er længst væk fra datapunkterne … Det optimale adskillende hyperplan er en af kerneideerne bag støttevektormaskinerne.
