Support Vector
Classificatori lineari in Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Che cos'è un SVM?
- Classificatori lineari (finora)
- Addestrati con hinge loss e regolarizzazione L2
- Support vector: esempio di training non nella parte piatta del diagramma della loss
- Support vector: esempio classificato in modo errato o vicino al confine
- Se un esempio non è un support vector, rimuoverlo non cambia il modello
- Pochi support vector rendono gli SVM con kernel molto veloci
Punto di vista max-margin
- L'SVM massimizza il «margine» per insiemi di dati linearmente separabili
- Margine: distanza dal confine ai punti più vicini
Punto di vista max-margin
- L'SVM massimizza il «margine» per insiemi di dati linearmente separabili
- Margine: distanza dal confine ai punti più vicini
