SVM模型是为求得使几何间隔最大的超平面：y=w⋅x+mp
原创
2022-10-05 22:52:15
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最近学习机器学习西瓜书的支持向量机，开篇就遇到超平面这个概念，找资料找了很久，并没有找到很好的资料。不是数学系的真痛苦，是数学系的更痛苦。虽然没有找到什么资料，先把网上的资料先整理整理，之后慢慢把概念补上。西瓜书里面有这么一句话：“在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：”
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2022-09-29 18:01:22
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支持向量机是什么，没有复杂的函数解析式，做个小游戏你就明白了。
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2021-07-27 11:15:27
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一.什么是超平面？百度百科中的定义：超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超”平面），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。西瓜书中的定义：在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中，&n
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2024-05-11 20:41:41
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理论线性可分离数据设想下面的图片，有两种类型的数据，红色和蓝色。在kNN里，对于测试数据，我们对所有训练样本测量他们的距离，并取最小距离的那个。这需要很多时间来测量所有距离并且需要很多内存来存所有的训练样本。但是对于图像里的数据，我们需要那么多么？考虑另外一个想法，我们找到一根线，f(x) = ax1 + bx2 + c把数据分成两个区域。当我们得到一个新的测试数据 X,只要在f(x)里替换它，如
在李航老师的《统计学习方法》— 支持向量机那张有个例题： 样本点x1=(3,3),x2=(4,3),x3=(1,1),labels=(1,1,−1)
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2023-03-06 08:31:30
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参考：https://www.jianshu.com/p/ba02b92baaaf
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2022-07-06 08:28:21
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Hyperplane - Wikipedia Hyperplane – from Wolfram MathWorld
a1,a2,…,an 为一组不全为 0 的纯量，如下定义的集合 S 由这样的向量构成，x=[x1,x2,…,xn]T（x∈Rn），需要满足，
a1x1+a2x2+⋯+anxn=c
c 是一个常数，由满足上一等式的 x 构成的 Rn 向量子空间称为一个超平面（hyper
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2016-11-07 23:07:00
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Hyperplane - Wikipedia Hyperplane – from Wolfram MathWorlda1,a2,…,an 为一组不全为 0 的纯量，如下定义的集合 S 由这样的向量构成，x=[x1,x2,…,xn]T（x∈Rn），需要满足，a1x1+a2x2+⋯+anxn=cc 是一个常数，由满足上一等式的 x 构成的 Rn 向量子空间称为一个超平面（hyperplane）。试问，
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2016-11-07 23:07:00
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6.1间隔与支持向量分类学习的基本思想就是基于训练集在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但是能将样本分开的有很多我们应该找那个最中间的超平面，因为其容忍度最好。如下图所示应该用最中间的红色面在这里普及一下线性超平面的知识：首先超平面分为线性的和非线性的，线性的一般来说就是SVM法来分类，非线性的就是用核方法来映射到高维空间使之有线性的性质。简要介绍一下超平面的一些性质:法向量恒垂直
我们最常见的平面概念是在三维空间中定义的（这里用它做引申）:Ax+By+Cz+D=0它由两个性质上定义: 1）方程是线性的: 是空间点的各分量的线性组合 2）方程数量为1 若抛却维度等于3的限制，就得到了超平面的定义。 其中方程数量为1，它的本质其实是自由度比空间维度D小1。自由度的概念可以简单的理解为至少要给定多少个分量的值才能确定一个点。 例如， 三维空间里的(超)平
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2024-05-15 11:48:27
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求点到超平面的距离
原创
2022-01-25 15:48:56
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# R语言超平面分类原理
## 引言
在机器学习领域中，分类是一个重要的任务，它可以将数据集划分为不同的类别。而超平面分类是一种常用的分类方法，它通过找到一个超平面将不同类别的数据样本分开。本文将介绍R语言中的超平面分类原理，并给出相应的代码示例。
## 超平面分类原理
超平面分类是基于线性判别分析的一种方法，其基本思想是通过找到一个超平面将不同类别的数据样本分开。在二维空间中，超平面就是一条
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2023-08-14 03:28:31
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求点到超平面的距离
原创
2021-07-11 17:52:47
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1、超平面 n 维空间中的超平面由下面的方程确定:  
1、硬间隔本文是需要一定基础才可以看懂的，建议先看看参考博客，一些疑惑会在文中直接提出，大家有额外的疑惑可以直接评论，有问题请直接提出，相互交流。SVM-统计学习基础一开始讲解了最小间距超平面：所有样本到平面的距离最小。而距离度量有了函数间隔和几何间隔，函数间隔与法向量$w$和$b$有关，$w$变为$2w$则函数间距变大了，于是提出了几何距离，就是对$w$处理，除以$||w||$，除以向量长度，从
ML之SVM：随机产生100个点，建立SVM模型，找出超平面方程目录实现结果代码实例实现结果代码实例import numpy as npimport pylab as pl from sklearn import svmX = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [2, 2]] Y =
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2022-04-22 14:42:49
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分离与支撑超平面（Separating and supporting hyperplanes）1.分离超平面定理 定理：假设C和D是两个不相交的凸集，即C∩D=∅。然后存在一个a≠0和b，这样aTx≤b用于所有x∈C，aTx≥b用于所有x∈D。 换句话说，仿射函数aTx−b,在C上非正，在D上非负. 超平面{x|aTx=b}称为分离C和D的分离超平面，或者称为分离C和D。 如图所示，超平面{x|a
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2024-06-09 19:13:46
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ML之SVM：随机产生100个点，建立SVM模型，找出超平面方程目录实现结果代码实例实现结果代码实例import numpy as npimport pylab as pl from sklearn import svmX = np.r_[np.random.randn(100, 2) - [2, 2], np....
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2021-06-15 20:46:43
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机器学习正在成为数据科学中最具革命性的技术之一，它允许我们发现特征之间的非线性关系，并使用它来预测新的样本。机器学习中最简单的体例之一是多层感知器。在本文中，我将讨论多层感知器背后的概念，并向您展示如何在不使用流行的“scikit-learn”库的情况下用Python构建自己的多层感知器。我觉得，在没有库的情况下从零开始构建多层感知器，可以让我们更深入地了解反向传播和前馈等想法是如何工作的。感知器
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2024-01-02 12:18:20
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