作者empireisme (empireisme)
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标题Fw: [问题] kernal trick on svm
时间Tue Mar 31 12:05:16 2020
※ [本文转录自 DataScience 看板 #1UWVnhRR ]
作者: empireisme (empireisme) 看板: DataScience
标题: [问题] kernal trick on svm
时间: Mon Mar 30 22:04:23 2020
如题
我理解假设原本在二维中线性不可分的data 可以 透过kernal function
投影转到 三维 然後就可以在三维平面中 找到一个超平面 让他线性可分
但是我不理解的事情是
1.这个时候原本的linear svm 的参数个数 是从 3个变成4个吗(含bias)
2.以及我们适用的svm模型
是先把资料转成三维再训练参数吗
还是训练成三维後 在把他 投影回 二维 ?
这个时候的线应该就不是直线，而是扭扭歪歪的线 ?
3.有办法得到那条扭扭歪歪的线的方程式吗?
https://imgur.com/4qJH1ZU
举例而言，上图找到的超平面为 z1=0.6 z2=R z3=R
要怎麽把他转换为 二维中的那个圈圈
要怎麽把超平面投影回 二维
并得到二维的方程式
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1F：推 asdiy: 记得 他好像是用 写成一个协方差矩阵 （距离矩阵）来计算03/30 22:11
2F：→ asdiy: 的 所以3可以 拿svm的 公式来找出为0的 线段03/30 22:11
3F：推 ching0629: 对於任意kernel function而言，都可以找到一个对应的特03/30 22:14
4F：→ ching0629: 徵工程方式，如对一个资料仅含x1和x2两个变项的资料，03/30 22:14
5F：→ ching0629: 进行二次多项式kernel function转换，其对应到的特徵工03/30 22:14
6F：→ ching0629: 程方式是增加x1x2、x2x1、x1平方、x2平方等四项，所以03/30 22:14
所以这个时候应该是有五个
weight 对吗？就是含bias
7F：→ ching0629: 在有些情形下的确能找到一个对应的线性svm对应到原来03/30 22:14
8F：→ ching0629: 具有kernel function的svm。但为什麽说有些情况而已呢03/30 22:14
9F：→ ching0629: ，这是因为有些kernel function对应到的特徵工程是无03/30 22:14
10F：→ ching0629: 限多维的空间，这时候你当然写不出线性svm的方程式，预03/30 22:14
11F：→ ching0629: 测新资料时就只能直接使用拉格朗日乘算子与支持向量进03/30 22:14
12F：→ ching0629: 行运算03/30 22:14
※ 编辑: empireisme (101.12.53.3 台湾), 03/30/2020 23:24:43
※ 编辑: empireisme (219.91.75.186 台湾), 03/31/2020 09:44:31
※ 编辑: empireisme (219.91.75.186 台湾), 03/31/2020 09:45:32
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※ 转录者: empireisme (219.91.75.186 台湾), 03/31/2020 12:05:16
13F：→ empireisme: 具体来说我的问题是第三项 如果把她投影回去 投影回去 03/31 12:11