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machine-learning - SVM - 向量和点之间的混淆

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:41:48 26 4
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为什么在支持向量机理论中,训练集中位于最大边缘超平面边缘的点称为支持向量?它们是点,不是吗?

最佳答案

在这种情况下,点和向量实际上是 the same thing .

给定一个固定的原点,空间中的每个点都可以用一个向量来描述,反之,每个向量定义空间中的一个点。

编辑(基于评论):

选择超平面是为了最好地区分两个类。它仅取决于最接近超平面的向量 - 这些向量称为“支持”向量。图片上wikipedia page对此进行了分类。

关于machine-learning - SVM - 向量和点之间的混淆,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13157167/

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