炼数成金_k近邻_神经网络nn算法_中国AI数据

2019-11-25

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大边距的宽度除以A的L2范数的两倍。关于这一事实,有很多证明,但是对于几何思想,求解从2D点到直线的垂直距离可能会提供动力。为前进。 在早期的可分离二进制类数据中,为了使边际最大化,我们将A 、,的L2范数最小化。我们还必须遵守这一最小原则: 义(AXL - 6)≥ IVi的 Preceding约束确保我们来自corresPonding类的所有Points在分隔线的同一侧。 第4章 由于并非所有数据集都是线性可分离的,因此我们可以为穿过边界线的点引入损失函数。对于n个数据点,我们介绍了所谓的软裕量损失函数,如下所示: Σ MAX(0,1 -必(AXL-H))+αIIJll 请注意,如果要点位于打印头的正确一侧,则PrOdUCt 丨∣ ■“:'始终大于1。 保证金。ThiS使IOSS函数的Ieft项等于零,而对OSS函数的唯一影响是边距的大小。 预先准备好的Cti On Wiil寻求一条早期的分离线,但允许POINTS CrOSS进入边缘线。ThiS可以是硬或软的余量,具体取决于的值。结果值越大,越倾向于扩大边距,模型结果值越小,则更像是硬边际,而如果需要,

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