关于机器学习课 SVM中的两个疑问
1 函数间隔和几何间隔
几何间隔是 某一个样本 到超平面的距离
函数间隔是 函数值的绝对值 y(i) (wx +b) 即 |wx +b| 这里的w是w的转置
在图形上很容易画出来 几何间隔,也很容易理解,类似于点到直线的距离,点到平面的距离,画出来也很容易。
|wx +b| / ||w|| 当w,b同倍数增长,也很好理解这个几何间隔不会变。
但是函数间隔 怎么再图形上去理解这个呢,能直接画出来吗
2 假如我首先拿到一堆数据,我应该怎么判断这个数据是否线性可分呢
几何间隔是 某一个样本 到超平面的距离
函数间隔是 函数值的绝对值 y(i) (wx +b) 即 |wx +b| 这里的w是w的转置
在图形上很容易画出来 几何间隔,也很容易理解,类似于点到直线的距离,点到平面的距离,画出来也很容易。
|wx +b| / ||w|| 当w,b同倍数增长,也很好理解这个几何间隔不会变。
但是函数间隔 怎么再图形上去理解这个呢,能直接画出来吗
2 假如我首先拿到一堆数据,我应该怎么判断这个数据是否线性可分呢
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小象老师a
赞同来自: liuzhixin137 、fish