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2017-07-15 发布于上海
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XOR的线性不可分解决步骤核函数基函数目标函数优化权值向量w 最优超平面 4、权值向量w 5、最优超平面图形解释 SVM 分类的一个具体例子 XOR问题 -1 （ +1， +1 ） +1 （ +1， -1 ） +1 （ -1， +1 ） -1 （ -1， -1 ）期望的响应d 输入向量x 1、核函数 2、基函数根据核函数的展开式，我们得到基函数，也就是输入向量在高维空间中的映射，在此例中，输入为二维空间，通过基函数映射到六维空间根据此特征函数，分别计算出每个样本映射到六维空间中的向量的具体计算值省略 3、目标函数寻找拉格朗日乘子以最大化目标函数求解得到拉格朗日系数的最优值为：说明此例中的四个样本都是支持向量根据w的计算公式，得到优化权值向量根据最优超平面的定义计算得到最优超平面为： a）多项式机器学习用来解决XOR问题 b）XOR问题的四个样本推导出的多维空间中的映射 Thank You! *