支持向量
Python 中的线性分类器
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
什么是 SVM？
- 目前为止：线性分类器
- 使用 hinge 损失和 L2 正则训练
- 支持向量：不在损失图平坦区域的训练样本
- 支持向量：被误分类或靠近边界的样本
- 若样本不是支持向量，移除它对模型无影响
- 支持向量少时，核 SVM 非常快
最大间隔视角
- 对线性可分数据集，SVM 最大化"间隔"
- 间隔：边界到最近点的距离
最大间隔视角
- 对线性可分数据集，SVM 最大化"间隔"
- 间隔：边界到最近点的距离
