Tout hyperplan peut être écrit comme l'ensemble des points x satisfaisant w⋅x+b=0. Tout d'abord, nous reconnaissons une autre notation pour le produit scalaire, l'article utilise w⋅x au lieu de wTx.
Comment calcule-t-on l'hyperplan ?
Un hyperplan est une généralisation de dimensions supérieures de droites et de plans. L'équation d'un hyperplan est w · x + b=0, où w est un vecteur normal à l'hyperplan et b est un décalage.
Qu'est-ce que l'hyperplan et la marge dans SVM ?
Un algorithme de formation SVM est appliqué à un ensemble de données de formation avec des informations sur la classe à laquelle appartient chaque donnée (ou vecteur) et, ce faisant, établit un hyperplan (c'est-à-dire un espace ou une marge géométrique) séparant les deux classes.
Comment SVM calcule-t-il la marge ?
La marge est calculée comme la distance perpendiculaire de la ligne aux seuls points les plus proches. Seuls ces points sont pertinents dans la définition de la ligne et dans la construction du classificateur. Ces points sont appelés les vecteurs de support.
Qu'est-ce qu'un hyperplan de séparation optimal dans SVM ?
Dans un problème de classification binaire, étant donné un ensemble de données linéairement séparables, l'hyperplan de séparation optimal est celui qui classe correctement toutes les données tout en étant le plus éloigné des points de données … L'hyperplan de séparation optimal est l'une des idées fondamentales des machines à vecteurs de support.
