支援向量
Python 中的線性分類器
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
什麼是 SVM？
- 線性分類器（到目前為止）
- 以 hinge loss 與 L2 正規化訓練
- 支援向量：不在損失圖平坦區的訓練樣本
- 支援向量：被誤分類，或距邊界很近的樣本
- 若樣本不是支援向量，把它移除不影響模型
- 支援向量少時，kernel SVM 會非常快
最大邊際觀點
- 對可線性分割的資料集，SVM 會最大化「邊際」
- 邊際：邊界到最近資料點的距離
最大邊際觀點
- 對可線性分割的資料集，SVM 會最大化「邊際」
- 邊際：邊界到最近資料點的距離
