支持向量机模型SVM的约束条件是y(wTx+b)≥1,请问这个1是怎么来的?能不能随便设置?
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一个关于支持向量机SVM的问题
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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,将最优分离的标准描述为:
max r, st: (1/||W||) yi (w'xi + b) >r
归一化后得到:
max 1/||w|, st: yi(w'xi+b) - 1>0
由于是归一化的,所以这里不用 1,写成 常数 c 也可以。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被题主和专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报微信扫一扫
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- 2021-06-05 17:55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
- 2022-05-19 02:12
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 - 2023-03-30 02:52回答 3 已采纳 是的,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种二分类模型,其决策边界是一个超平面,而超平面的维度是数据特征空间的维度。因此,当数据特征向量的维度大于2时,我们无法直接在
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- 2023-04-21 07:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答:下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码,假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中,标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2021-11-10 02:33回答 1 已采纳 你好,你的从2开始了,test_label的长度和predict_label_2应该是相等的。所以建议71改成 plot(1:length(test_label), predict_label_2,'
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- 2022-11-24 06:10回答 3 已采纳 samples_generator模块在新版本scikit-learn中已被移除。samples_generator模块中相应的类/函数直接从sklearn.datasets中导入即可。 from s
- 2021-12-23 00:07回答 6 已采纳 换一个模型就可以了 clf = svm.LinearSVC(max_iter=10000)
- 2022-01-15 03:14回答 2 已采纳 问题已解决,路径写进了线程里面造成的。
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