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Reasons behind Large-Margin Hyperplane - Cupoy

本節課主要介紹了線性支持向量機(Linear Support Vector Machine)。先從視覺角度出發,希望得到一個比較“胖”的分類面,即滿足所有的點距離分類面都盡可能遠。然後,通過一步步推導和簡化,最終把這個問題轉換為標準的二次規劃(QP)問題。二次規劃問題可以使用 Matlab 等軟件來進行求解,得到要求的 w 和 b,確定分類面。這種方法背後的原理其實就是減少了 dichotomies(二分法)的種類,減少了有效的 VC Dimension 數量,從而讓機器學習的模型具有更好的泛化能力。 影片內容 pdf:https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/201_handout.pdf

本節課主要介紹了線性支持向量機(Linear Support Vector Machine)。先從視覺角度出發,希望得到一個比較“胖”的分類面,即滿足所有的點距離分類面都盡可能遠。然後,通過一步步推導和簡化,最終把這個問題轉換為標準的二次規劃(QP)問題。二次規劃問題可以使用 Matlab 等軟件來進行求解,得到要求的 w 和 b,確定分類面。這種方法背後的原理其實就是減少了 dichotomies(二分法)的種類,減少了有效的 VC Dimension 數量,從而讓機器學習的模型具有更好的泛化能力。 影片內容 pdf:https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/201_handout.pdf