摘要
本文给出点到超平面的距离公式,并进行了推导证明。该距离用于深度学习中感知机损失函数的计算,将误差点带入该距离即可计算该点与超平面间的损失距离。
符号说明
记 n n n维欧式空间下一点 M 0 : x 0 = ( x 0 ( 1 ) , x 0 ( 2 ) , x 0 ( 3 ) , . . . , x 0 ( n ) ) M_0:x_0=(x^{(1)}_0,x^{(2)}_0,x^{(3)}_0, ...,x^{(n)}_0) M0:x0=(x0(1),x0(2),x0(3),...,x0(n))
超平面 L : w ⋅ x + b = 0 L:w\cdot x+b=0 L:w⋅x+b=0,其中 w = ( w ( 1 ) , w ( 2 ) , w ( 3 ) , . . . , w ( n ) ) w=(w^{(1)},w^{(2)}, w^{(3)}, ...,w^{(n)}) w=(w(1),w(2),w(3),...,w

最低0.47元/天 解锁文章
994

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



