Новое для машинного обучения, и я шел по теме поддержки векторных машин. Может ли кто-то проверить, правильно ли я говорю, что двойные представления относятся к векторам поддержки таким образом, что если веса над данными обучения не равны нулю, мы можем затем вывести его в качестве вектора поддержки и тем меньше опорных векторов там являются ли более разреженные решения?Как двойное представление относится к векторам поддержки?
Большое спасибо.
Двойное представление представляет собой выражение решения как линейную комбинацию точек учебной точки (их фактическое местоположение в пространстве ввода, если ядро является линейным, или их расположение в пространственном пространстве с большими размерами, вызванное ядром, если нелинейный). Таким образом, двойное представление состоит из множества весов - одного числа, соответствующего каждой точке данных. Те точки данных, для которых соответствующий вес отличен от нуля? да, они - векторы поддержки.
Спасибо, мельница! Это очистило меня для меня –
Учебные векторы/являются двойным представлением. Вы правы, что тренировочный вектор с ненулевым весом является «опорным вектором». По мере того, как вы тренируете свой SVM, а разница в разнесении увеличивается, все больше и больше весов тренировочных векторов будет равняться нулю. Таким образом, поддержка «поддерживает» маржу, если вы это сделаете - это точки, которые способствуют субоптимальности или оптимальности решения/классификации. – BadZen
Удивительный! Спасибо за подробное объяснение :) @BadZen –