svm的一些理解

svm分类认为就是一个分类的一种方式，这种方式我的理解就是计算“距离”。

      1、提供给svm一系列的对象，这些对象包含向量（x，即各个链接的属性特征）、各自的标记（+1或者-1）。Svm根据标记区分这些向量，获得一个超平面ω·x+b=0来区分这些对象，以保证标记为+1的对象（可理解为正例）在超平面ω·x+b=+1的右侧；标记为-1的对象（反例）在超平面ω·x+b=-1的左侧。

        假设：svm距离：在超平面ω·x+b=0右侧的svm距离为正，在超平面ω·x+b=0的左侧的svm距离为负。计算的数值大小和数学上规定的距离的计算方法一致。

     由以上假设，可知：边界超平面ω·x+b=+1距ω·x+b=0的svm距离为，边界朝平面ω·x+b= -1距ω·x+b=0的svm距离为。则，正例的svm距离大于，反例的svm距离小于。

     这三个平面是我理解的利用svm产生的model。

     2、选取一些未分类的样本给svm产生的model计算。获得对应的svm距离。利用函数F(x)判断:

               

            这样就可以获得一系列的svm给出的样本标记。