Question

简述线性可分svm的基本思想

Answer 1

简述线性可分svm的基本思想：将向量映射到--个更高维的空间 里,在这个空间里建立有一一个最大间隔超平面。在分开数据的超平 面的两边建有两个互相平行的超平面。

一般数据线性可分时存在无穷多个分离超平面能将两类数据分开,线性SVM利用间隔最大化的策略求最优的分类超平面,解是唯一的。 数据说明:mm个样本点,y∈{1,−1}y∈{1,−1},线性可分 假设超平面:ωTx+b=0ωTx+b=0 任意样本点xixi到面的距离。

特点：它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征。