WikiDer > Маржа (машинное обучение)

Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) Эта статья может быть слишком техническим для большинства читателей, чтобы понять. Пожалуйста помогите улучшить это к сделать понятным для неспециалистов, не снимая технических деталей. (Сентябрь 2010 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) Эта статья не цитировать любой источники. Пожалуйста помоги улучшить эту статью к добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удаленный. Найдите источники: "Маржинальное" машинное обучение – Новости · газеты · книги · ученый · JSTOR (Август 2014 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

ЧАС₁ не разделяет классы.
ЧАС₂ делает, но только с небольшим запасом.
ЧАС₃ разделяет их с максимальным запасом.

В машинное обучение в поле одной точки данных определяется как расстояние от точки данных до граница решения. Обратите внимание, что существует множество расстояний и границ принятия решений, которые могут подходить для определенных наборов данных и целей. А классификатор маржи это классификатор, который явно использует запас каждого примера при изучении классификатор. Есть теоретические обоснования (на основе Размер ВК) относительно того, почему максимальная маржа (при некоторых подходящих ограничениях) может быть полезной для алгоритмов машинного обучения и статистических выводов.

Есть много гиперплоскостей, которые могут классифицировать данные. Один разумный выбор в качестве лучшей гиперплоскости - это та, которая представляет наибольшее разделение, или поле, между двумя классами. Поэтому мы выбираем гиперплоскость так, чтобы расстояние от нее до ближайшей точки данных с каждой стороны было максимальным. Если такая гиперплоскость существует, она известна как гиперплоскость с максимальным запасом а линейный классификатор, который он определяет, известен как максимум классификатор маржи; или, что то же самое, перцептрон оптимальной устойчивости.^{[нужна цитата]}

Этот компьютерное программирование-связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. v т е