Supportvektorer
Linjära klassificerare i Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Vad är en SVM?
- Linjära klassificerare (hittills)
- Tränade med hinge-förlust och L2-regularisering
- Supportvektor: ett träningsexempel som inte ligger i den platta delen av förlustdiagrammet
- Supportvektor: ett exempel som är felklassificerat eller ligger nära gränsen
- Om ett exempel inte är en supportvektor påverkar det inte modellen att ta bort det
- Få supportvektorer gör kärn-SVM:er mycket snabba
Maximalt-marginal-perspektivet
- SVM maximerar "marginalen" för linjärt separerbara datamängder
- Marginal: avståndet från gränsen till de närmaste punkterna
Maximalt-marginal-perspektivet
- SVM maximerar "marginalen" för linjärt separerbara datamängder
- Marginal: avståndet från gränsen till de närmaste punkterna
