Я был новичком в машинном обучении, и я затронул тему поддержки векторных машин. Может ли кто-нибудь проверить, прав ли я, говоря, что двойные представления относятся к опорным векторам таким образом, что если веса над обучающими данными не равны нулю, мы можем затем вывести его как опорный вектор и тем меньше опорных векторов там чем реже решение?

Большое спасибо заранее.

0
Vinh N 20 Дек 2016 в 21:28
Обучающие векторы / являются / двойным представлением. Вы правы, что тренировочный вектор с ненулевым весом является «опорным вектором». По мере того, как вы тренируете свой SVM, и запас разделения увеличивается, веса все большего и большего числа обучающих векторов будут стремиться к нулю. Таким образом, опоры «поддерживают» запас, если хотите - они являются точками, которые способствуют неоптимальности или оптимальности решения / классификации.
 – 
BadZen
20 Дек 2016 в 21:51
Потрясающие! Спасибо за подробное объяснение :) @BadZen
 – 
Vinh N
20 Дек 2016 в 23:20

1 ответ

Лучший ответ

Двойное представление - это выражение решения в виде линейной комбинации местоположений обучающих точек (их фактическое местоположение во входном пространстве, если ядро ​​является линейным; или их местоположение в многомерном пространстве функций, индуцированном ядром, если оно нелинейно) . Таким образом, двойное представление состоит из набора весов - одно число, соответствующее каждой точке данных. Те точки данных, для которых соответствующий вес отличен от нуля? да, они опорные векторы.

0
jez 20 Дек 2016 в 23:00