第10章-支持向量機(jī)_第1頁
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MACHINELEARNING機(jī)器學(xué)習(xí)第10章支持向量機(jī)圖中是一個樣本空間，里面有一些樣本點(diǎn)，分成紅色和藍(lán)色兩類。邏輯回歸是要找到一根決策邊界，由決策邊界把數(shù)據(jù)分成兩類。但可能存在這樣一些數(shù)據(jù)，可能存在多條決策邊界。10.支持向量機(jī)支持向量機(jī)SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量機(jī)邏輯回歸定義了一個損失函數(shù)，通過最小化損失函數(shù)求出決策邊界。假設(shè)邏輯回歸算法最后求出的是這樣一根直線，它在前面的所給的樣本空間中表現(xiàn)很好，但新來這樣一個樣本，那么很有可能它的分類結(jié)果是錯誤的。

左圖決策邊界的泛化效果不夠好，因?yàn)樗x紅色樣本點(diǎn)太近了。那么怎樣的決策邊界泛化能力比較好？

看上去右側(cè)圖直線的泛化能力要更好一點(diǎn)。10.支持向量機(jī)支持向量機(jī)SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量機(jī)離這根直線最近的點(diǎn)有3個，讓這3個點(diǎn)離這根直線的距離盡可能地遠(yuǎn)。也就是說，讓這個決策邊界既離紅點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)，也離藍(lán)點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)。于是得到了這樣的決策邊界。它不僅將訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分開，還期望它的泛化能力盡可能好。它把對泛化能力的考量直接放到了算法的內(nèi)部。把以上的思考用數(shù)學(xué)方式表達(dá)出來就是，讓離決策邊界最近的三個點(diǎn)，到?jīng)Q策邊界的距離應(yīng)該是一樣的并且盡可能地大。基于這三個點(diǎn)又找兩根與決策邊界平行的直線。這兩根直線定義了一個區(qū)域。這個區(qū)域中不再有任何點(diǎn)。10.支持向量機(jī)支持向量機(jī)SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量機(jī)SVM要最大化margin，即圖中兩根直線之間的距離最遠(yuǎn)。10.支持向量機(jī)支持向量機(jī)

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