问题如图，我了解到C影响了决策边界的宽度，C越小宽度越小，是这样吗？另外我该如何根据C的值确定决策边界是什么样子的呢？可以的话麻烦帮我画出来并解释一下如何确定的，谢谢！
SVM soft margin如何根据C确定决策边界呢？
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- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
人工智能
机器学习
回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2017-05-13 06:09回答 2 已采纳 类别为0的权重1，类别为1的权重是0
- 2019-10-11 16:49回答 1 已采纳 没有代码，但是一般来说，svm_predict(你的数据集)，返回的是一个数组，代表预测的结果 你拿数据集的标签（实际的结果）和这个数组结果的比较，用zip函数之类的，就可以知道是否正确。
- 2021-08-04 16:06迷叶沙的博客 SVM Soft Margin SVM支持向量机 在神经网络尚未得到广泛的关注与应用之前，在分类与回归问题上，SVM当仁不让的王者。其核心思想就是分为了输入空间与特征空间两个不同的空间。输入空间一般为欧式空间或者离散集合,...
- 2021-06-03 21:30回答 5 已采纳 No such file or directory: '\\svm_model.pkl' 检查一下你的model是否存在呢 训练集不存在！！！！
- 2022-02-08 12:02回答 2 已采纳 寻找最大间隔超平面，可以转化为凸二次规划的最优化问题凸二次规划问题的原型是： min f0(x)=1/2 x'Ax +b'x +c而决策函数 y=sign(w'x+b)定义两个间隔后，将最优分离的标准
- 2021-01-11 15:46回答 2 已采纳 1.预测的标签本来就可以不在你设置的标签范围内。 2.你这些预测标签为0的样本有问题
- 2022-07-10 05:36老师我作业忘带了的博客 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器其学习问题中。...
- 2021-05-22 11:25回答 3 已采纳 从错误提示看，工具箱函数应该是全了，问题可能出现在参与画图的数据结构，特别检查一下绘图数据的维度是否匹配。
- 2021-06-06 01:55回答 2 已采纳 你可以设置一下random state这个参数，划分数据集的时候也可以设置一下，这样每次得到的结果就是一样的了，有用的话麻烦给个采纳，谢谢
- 2022-03-11 21:55回答 2 已采纳 大概率因为你的sklearn版本过新的问题（>=0.24）我用的0.23.2，导入这个的时候已经警告该模块（sklearn.svm.classes）会在0.24版本移除了
- 2018-07-06 10:42夏雨薇安的博客 首先，我们先来了解一下什么是支持向量机（Support ... 大家可以看上图，是一个二维特征平面，上面的数据点分成了两类，分别用红色的点和蓝色的点表示，我们所说的分类问题，就是要找到一个决策边界，如下图中的...
- 2022-11-11 15:16回答 1 已采纳 参考： 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2024-01-11 01:12禅与计算机程序设计艺术的博客 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机自主地完成人类任务的科学。在过去的几十年里，人工智能研究领域的主要关注点是规则-基于系统，这些系统使用预先定义的规则来解决问题。然而，随着数据...
- 2023-07-16 14:17_养乐多_的博客 在本文中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要参数：C和gamma。
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