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机器学习(周志华)笔记--第六章--支持向量机

时间:2017-03-15 00:18:07      阅读:515      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

 

  6.1间隔与支持向量

  给定训练样本集 技术分享 ,基于此训练样本集D在样本空间找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。

  在样本空间中,划分超平面可通过下列线性方程描述:

                技术分享        (1)

  其中,技术分享法向量, 决定了超平面的方向;b为位移项,决定了超平面与原点之间的距离。

  将超平面记为技术分享,样本空间任意点技术分享到超平面技术分享的距离可写为

                技术分享    (2)

  假设超平面技术分享能将训练样本正确分类,即对于技术分享

    若技术分享,则有技术分享

    若技术分享,则有技术分享

  令

    技术分享                            (3)

  距离超平面最近的这几个训练样本使式(3)的等号成立,它们被称为“支持向量”(support vector),两个异类支持向量到超平面的距离之和为

                 技术分享       (4)

  它被称为“间隔”(margin)。欲找到具有“最大间隔的”划分超平面,使得满足式(3)中约束的参数wb,使技术分享最大,即

                          

          

 

机器学习(周志华)笔记--第六章--支持向量机

原文:http://www.cnblogs.com/eclipSycn/p/6551037.html

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