Anumang hyperplane ay maaaring isulat bilang set ng puntos x na kasiya-siya w⋅x+b=0. Una, nakikilala namin ang isa pang notasyon para sa tuldok na produkto, ang artikulo ay gumagamit ng w⋅x sa halip na wTx.
Paano mo kinakalkula ang hyperplane?
Ang hyperplane ay isang mas mataas na dimensyon na generalization ng mga linya at eroplano. Ang equation ng hyperplane ay w · x + b=0, kung saan ang w ay isang vector na normal sa hyperplane at ang b ay isang offset.
Ano ang hyperplane at margin sa SVM?
Ang isang algorithm ng pagsasanay ng SVM ay inilapat sa isang set ng data ng pagsasanay na may impormasyon tungkol sa klase kung saan kabilang ang bawat datum (o vector) at sa paggawa nito ay nagtatatag ng hyperplane(ibig sabihin, isang gap o geometric margin) na naghihiwalay sa dalawang klase.
Paano kinakalkula ng SVM ang margin?
Ang margin ay kinakalkula bilang patayong distansya mula sa linya hanggang sa mga pinakamalapit na punto lamang. Ang mga puntong ito lamang ang may kaugnayan sa pagtukoy sa linya at sa pagbuo ng classifier. Ang mga puntong ito ay tinatawag na mga vector ng suporta.
Ano ang pinakamainam na paghihiwalay ng hyperplane sa SVM?
Sa isang binary classification na problema, dahil sa isang linearly separable na set ng data, ang pinakamainam na separating hyperplane ay ang isa na wastong nag-uuri sa lahat ng data habang nasa pinakamalayo mula sa mga data point … Ang pinakamainam na paghihiwalay ng hyperplane ay isa sa mga pangunahing ideya sa likod ng mga support vector machine.
