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machine-learning - 使用具有单一特征的径向基核 SVM 进行二元分类

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:38:14

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对于使用单个特征进行训练的径向基核 SVM 是否有任何解释(图形或其他方式)？我可以在二维中可视化效果(结果是分离边界是弯曲的而不是线性的。(例如 http://en.wikipedia.org/wiki/File:Kernel_Machine.png )。

我很难想象如果你的原始数据只有一个特征会是什么样子。这种情况下的边界线是什么样的？

最佳答案

在一维中，您的数据将是数字，而决策边界将是简单的有限数字集，代表有限区间集对一类进行分类，对另一类进行有限区间集分类。

事实上，R^2 中的决策边界实际上是点集，其中支持向量中高斯分布的加权和(其中 alpha_i 是这些权重)等于 b(截距/阈值项)。您实际上可以绘制这个分布(现在以 3d 形式)。类似地，在一维中你会得到一个类似的分布，可以在二维中绘制，并且决策将基于此分布大于/小于 b。

关于machine-learning - 使用具有单一特征的径向基核 SVM 进行二元分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21758619/

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