作者ArcherState (電費不繳)
看板C_and_CPP
標題[問題] 關於SVM假如Predict點於margin時會如何判
時間Tue Oct 20 12:04:29 2015
SVM在Train資料時會將原始資料進行處理模組化，找到最大間隔超平面，
然後再依照這個model來預測接下來的點是在哪一個分類，
想請問一下假如這時要預測的點落在最大間隔超平面裡面，這樣子該點要判定為哪一區的?
示意圖:
http://i.imgur.com/2avu2eY.png
還有當SVM在Train原始資料時，有的時候會將不是該區的點也劃入同區，這時為什麼?
http://i.imgur.com/6WcngKm.png
如這張圖，下面那組比較明顯，有些黃色點點會分配到粉紅色區域。
因為不知道這個問題該發問在哪一個板，所以只能先在這邊發問抱歉...
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1F：→ Feis: 1. 我是覺得你高興就好, svmpredict 記得是算成 1 10/20 12:12
2F：→ Feis: 2. 跟你用的 kernel 有關，但是 training error 為 0 不一定 10/20 12:13
3F：→ Feis: 最好，除非我們知道世界的真理。 10/20 12:14
4F：→ Feis: 你可能需要學學機器學習的基本概念, 上一下田神的課~ 10/20 12:14
5F：→ walelile: kernel換成gaussian或維度高一點的polynomial試試看 10/20 13:23
6F：→ walelile: 一年而已數學幾乎都忘了Orz... 10/20 13:23
7F：→ ArcherState: 目前是在做影像處理相關的，請問一下田神是誰? 10/20 13:55
8F：→ ArcherState: 謝謝回答~ 10/20 14:04
9F：→ walelile: 台大林軒田教授 10/20 14:06
10F：推 nctugoodman: 當一個點落在hyperplane上時,要看你定義>=歸在哪一方 10/24 18:15
11F：→ nctugoodman: SVM 加入soft margin概念,來處理Non-separable的訓練 10/24 18:17
12F：→ nctugoodman: 不是所有訓練資料都能被二分 10/24 18:19
13F：→ nctugoodman: 所以在預測資料分群時, 也容許分類錯誤 10/24 18:27