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机器学习之支持向量机理论与代码实践
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函数间隔与几何间隔及其两者关系
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:55
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课时知识点
函数间隔与几何间隔及其两者关系
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香蕉树上第三根芭蕉——支持向量机(SVM)中
函数
间隔
和
几何
间隔
的理解及二者
关系
的证明推导
在支持向量机理解上花了很长时间,也看了一些别人的博客,始终无法理解
函数
间隔
到底是什么,和
几何
间隔
到底区别是什么。通过去抠书上字眼,如李航的统计学习方法,上面对于
函数
间隔
和
几何
间隔
描述分别是表示训练数据集到超平面距离,表示样本数据集到超平面距离,似乎没有什么区别。常见公式定义如下: 这个公式看起来有点高冷,心中还是疑惑云云!好像
函数
间距和
几何
间距是一个东西,没什么区别嘛,至少从定义上看是这...
机器学习中的
函数
间隔
和
几何
间隔
目录一、
函数
间隔
二、
几何
间隔
三、
函数
间隔
和
几何
间隔
的
关系
一、
函数
间隔
函数
间隔
一般来说, 一个点距离分离超平面的远近可以表示分类预测的确信程度。在超平面w⋅x+b=0w\cdot x+b=0w⋅x+b=0 确定的情况下,∣w⋅x+b∣|w\cdot x+b|∣w⋅x+b∣能够相对地表示点距离超平面的远近。w⋅x+bw\cdot x+bw⋅x+b 的符号与类标记 yyy 的符号是否一致能够表示...
函数
间隔
(functional margin)和
几何
间隔
(geometric margin)
对于给定的训练数据集T和超平面(w,b),定义超平面关于样本点(x_i,y_i)的
函数
间隔
为定义超平面(w,b)关于训练数据集T的
函数
间隔
为超平面关于T中所有样本点的
函数
间隔
之最小值,即
函数
间隔
可以表示分类预测的正确性及确信度,但选择分离超平面时,只有
函数
间隔
还不够,因为只要成比例改变w和b,超平面并没有改变,但
函数
间隔
却变了,因此需要对分离超平面的法向量加上某些约束,如规范化,||w||=1,使...
关于SVM中
函数
间隔
与
几何
间隔
问题总结(SVM系列)
1.定义 1.1
函数
间隔
: 1.2
几何
间隔
: 2.相同的超平面,会产生不同的
函数
间隔
在优化问题中,由于
函数
间隔
会导致优化
函数
趋于无穷大,故我们需要找到一个与超平面一一对应的
间隔
表示方式,即
几何
间隔
,其通过将超平面的法向量的模固定为1,从而使得一个超平面与一个点之间,只有唯一的
间隔
函数
。 3.最优化问题 3.1 在SVM中,最优化问题可以表示为如上所示,记作 形式(a)。 通过带入
函数
间隔
与
几何
间隔
的
关系
式,可以得到如下形式,记作 形式(b): 3.2 将
函数
间隔
规定为1 可以
每天五分钟机器学习:
函数
间隔
和
几何
间隔
几何
间隔
是数据点到超平面的最小距离,即垂直于超平面的最短距离。它体现了数据点到超平面的确切距离,是一个固定的值,不会随着超平面方程参数的等比例缩放而改变。
几何
间隔
的计算公式为:其中,∥w∥ 是超平面法向量 w 的模长(即二范数)。这个公式实际上是将
函数
间隔
归一化的结果,使得
几何
间隔
成为一个固定的值。
几何
间隔
的
几何
意义:
几何
间隔
可以理解为数据点到超平面的垂直距离。它是通过数据点与超平面上任意一点连线,并与超平面的法向量做点积后,除以法向量的模长来计算得到的。
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