我们想要
y=1时，θTx大于1；
y=0时，θTx小于-1。
所以我们需要嵌入一个安全间距因子。
这个安全间距因子产生的效果如下：
SVM所努力做的，就尽量用最大间距分开两个正负样本。
SVM，最大间距分离器。
当C非常大时，会是粉线，当C比不是很大的时候，会是黑线。
类比于之前的λ来学习，C相当于之前的1/λ。
我们想要
y=1时，θTx大于1；
y=0时，θTx小于-1。
所以我们需要嵌入一个安全间距因子。
这个安全间距因子产生的效果如下：
SVM所努力做的，就尽量用最大间距分开两个正负样本。
SVM，最大间距分离器。
当C非常大时，会是粉线，当C比不是很大的时候，会是黑线。
类比于之前的λ来学习，C相当于之前的1/λ。
我们想要y=1时，θTx大于1；y=0时，θTx小于-1。所以我们需要嵌入一个安全间距因子。 这个安全间距因子产生...
本章内容简介：· 12.1优化目标· 12.2大边界的直观理解· 12.3大边界分类背后的数学· 12.4...
Large Margin Classification Optimization Objective 此小节主要讲...
Roadmap Course Introduction Large-Margin Separating Hyper...
12.1 大边界的直观理解 先直观理解一下支持向量机，人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。 具体而言，如果你考...
Wang H, Wang Y, Zhou Z, et al. CosFace: Large Margin Cosi...
待解决问题 “缩短”x和w 计算点到任意超平面的距离 计算点到分隔超平面的距离 特殊的放缩 放松限制条件
线性分类器，一侧大于0，另一侧小于0。 新数据误差=已有数据误差+模型复杂度。并没什么区别。
margin塌陷，通过改变css解决 margin合并，即兄弟元素a的下边界顶100，b的上边界顶100，但是二者...
本文标题：大边界的直观理解（Large margin intuition）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vklfyxtx.html
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