Hiperplanos óptimos como límites de decisión

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Definición del " margin " entre classes: el criteria que los SVM intentan optimizar。

我们可以参照下面的观测值来确定ubicación的超平面separación。El algoritmo SVM estándar está公式拟问题clasificación binaria;如果一个问题是多分类的,那么把它简化为一个双分类的问题。

特别是,支持向量机是一种算法金宝app机器学习Denominados métodos kernel, donde se puede utilization una función de kernel para transformar las características。核心函数表示一个空间维度的差异,如果它是优的,那么这个结果的期望是más fácil不同的类después在上面是transformación,Simplificando potential mente límites de decisión complete no lineales para hacerlos lineales in el空间dimension de características superior asignado。因此,我们不能更改explícitamente,也不能更改supondría。为了和核心达成一致。

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蒂波德支持向量机 德默瑟内核 Descripcion
Función基径向(RBF)高斯 \ (K (x_1、x_2) = \ exp \离开(- \压裂{\ | x_1——x_2 \ | ^ 2}{2 \σ^ 2}\)\) 我不知道该怎么做。(\sigma\)表示核的性质。
直系 \(K(x_1,x_2)=x_1^{\mathsf{T}}x_2\)
这是一本书。
Polinomica \ (K (x_1、x_2) = \离开(x_1 ^ {\ mathsf {T}} x_2 + 1 \右)^{\ρ}\)
\(\rho\)代表奥林匹克运动。
乙状结肠 \ (K (x_1、x_2) = \双曲正切\离开(\ beta_ {0} x_1 ^ {\ mathsf {T}} x_2 + \ beta_ {1} \) \)
表示一个单独定值的默氏核\(\beta_{0}\) y \(\beta_{1}\)。

支持向量机是一个解决问题的工具金宝appoptimizacion cuadratica我们需要一个灵活的小平面。这是一种变革,它是一种变革。

分劈开:

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  • 我们可以从decisión的表面构建,我们必须在选择的道路上走一条路,走一条路,走一条路。有一个结束的方式,有一个不相关的方式,有一个紧凑的模式,有一个código形式的自动化。

比如

Estos algoritmos también se pueden utilzar para detectar anomalías, creando un SVM de una class cuyo límite de decisión确定是否反对类别“正常”利用本影atípico。A continuación se muestra cómo MATLAB asigna todos los ejbs A una sola clase en función de la fracción objetivo de valores atípicos como parámetro, de la siguiente forma:fitcsvm(样本,个(…),‘异常分数’,…)。拉格拉菲卡岛是一个独立的海洋公园离群分数在我们的生活中,我们要做些什么。

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