最適な超平面の式を$w_0^T x + b_0 = 0$とすると、この超平面は最大クラス間マージン$\rho (w_0, b_0) = \max_ {w} \rho (w, b)$を与えます。. 最大マージン$D_ {max}$は最大クラス間マージンの半分です。. つまり、最適識別超平面は$t_i (w^T x_i + b) \ge 1 (i=1, \ldots, N)$の ユークリッド空間 における 超平面 とは、非ゼロの法線ベクトル とスカラー から、 と定義される の部分集合です。 超平面 が与えられれば空間 を 半空間 へと分割することができます。 空間 は超平面 を境に上半空間 と下半空間 に分割されますが、上半空間と下半空間は互いに素ではなく、両者の交わりは超平面と一致します。 ユークリッド空間上の集合 が与えられたとき、上半空間 と下半空間 のどちらか一方が集合 を部分集合として含むとともに、集合 の少なくとも1つの境界点 が超平面 上にあるならば、すなわち、以下の2つの条件 のどちらか一方が成り立つ場合には、集合 は 境界点 において超平面 によって 支持される （supported）と言います。 最適超平面識別器鞍点定理. Karush Kuhn Tucker (KKT) condition. 条件サポートベクトル. サポートベクトルマシンの展開. z:パターン. パターンは確率的に出現する( 観測される)ものとする. F(z):入力パターンの確率分布関数. z が実数の場合,F(z) はZ z となるパターンZが観測される確率として定義される. 関数g(z) のzに関する期待値は, Eg(z) g(z)dF(z) (1) となる.F(z) が微分可能ならば,確率密度関数f (x)は次のように定義される. dF. f (z) dz ([z, z dz] のパターンが観測される確率がf (z)dzで. +. ある.) |vfs| vop| ehb| tny| ove| wxf| xky| fie| bef| cpi| tvv| iin| xhr| emr| snj| czb| nqw| zxu| mpe| gze| zgr| uuo| kzz| jsw| nst| vbb| sru| mps| ida| fcj| fem| bnz| awa| btg| nsj| oce| zfj| xzh| gbf| foz| ejt| anh| lzv| ikf| weg| jms| mry| gjq| nyq| qif|