Qualsevol hiperpla es pot escriure com el conjunt de punts x que compleixin w⋅x+b=0. Primer, reconeixem una altra notació per al producte escalat, l'article utilitza w⋅x en comptes de wTx.
Com es calcula l'hiperplà?
Un hiperpla és una generalització de dimensions superiors de línies i plans. L'equació d'un hiperpla és w · x + b=0, on w és un vector normal a l'hiperpla i b és un desplaçament.
Què és l'hiperpla i el marge a SVM?
S'aplica un algorisme d'entrenament SVM a un conjunt de dades d'entrenament amb informació sobre la classe a la qual pertany cada dada (o vector) i, en fer-ho, estableix un hiperpla (és a dir, un buit o marge geomètric).) que separen les dues classes.
Com calcula el marge SVM?
El marge es calcula com la distància perpendicular des de la línia només als punts més propers. Només aquests punts són rellevants en la definició de la línia i en la construcció del classificador. Aquests punts s'anomenen vectors de suport.
Què és l'hiperplà de separació òptim a SVM?
En un problema de classificació binària, donat un conjunt de dades separables linealment, l'hiperpla de separació òptim és el que classifica correctament totes les dades mentre està més allunyat dels punts de dades… L'hiperpla de separació òptim és una de les idees bàsiques darrere de les màquines de vectors de suport.
