Опорные векторы
Линейные классификаторы в Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Что такое SVM?
- Линейные классификаторы (изученные ранее)
- Обучаются с использованием функции потерь hinge и L2-регуляризации
- Опорный вектор — обучающий пример, не попадающий в плоскую часть графика потерь
- Опорный вектор — пример, классифицированный неверно или находящийся близко к границе
- Если пример не является опорным вектором, его удаление не влияет на модель
- Малое число опорных векторов делает ядровые SVM очень быстрыми
Максимизация зазора
- SVM максимизирует «зазор» для линейно разделимых данных
- Зазор — расстояние от границы до ближайших точек
Максимизация зазора
- SVM максимизирует «зазор» для линейно разделимых данных
- Зазор — расстояние от границы до ближайших точек
