机器学习 画出超平面w.T*x+b

最新推荐文章于 2024-06-11 02:26:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-11 02:26:51 发布 · 3.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #机器学习 #算法 #超平面 #svm

本文探讨了在支持向量机(SVM)中如何通过计算样本点到超平面的距离来确定最优分隔边界。该距离不仅有助于理解SVM的工作原理，而且对于训练模型至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

感觉 | f(x)=w.T*x+b | 其实求的是样本点到超平面的距离 （f(x)分正负）。。
w+=multiply(alphas[i]*label_matrix.T[i],data_matrix[i,:].T)
d=x*mat(w)+b
所以理想下两个样本点f(x)值相等,就很容易确定一条分隔直线。。
不同同一直线上的三点确定一个面，超平面为二维的情况还没去测试。。
只提供个思路，如有错误还请指出。。
不过另一方面，既然这是求样本点到超平面的距离，那超平面应该是早就求出过了。。
所以。。应该再看几遍推论。。

MATLAB fitcsvm训练得到的模型如何绘制超平面？
lemon951的博客
10-12 4286
在matlab中，使用支持向量机进行二分类时，最后的可视化展示同样重要。那么我们如何做出像下图所示的标注有支持向量、分类超平面等信息的图片呢？ 1.训练模型 首先需要训练好我们的SVM模型。模型训练结果保存在变量svmStruct2中。 svmStruct2 = fitcsvm(newdata,new_label,'KernelFunction','linear'); 2.求解分类超平面表达式 在svmStruct2变量中，是一个结构化的数据，包含很多与模型有关的数据，其中Beta 和 Bias 就包含
机器学习：线性分类问题（基础知识）
GentleCP的博客
10-10 1万+
机器学习涵盖的内容很多，并非简单的是大家所熟知的神经网络CNN，RNN等。本文包含了机器学习的入门知识，作为后续机器学习的基础。
MATLAB fitcsvm 绘制分类超平面及支持向量
xiaobaoAlex的博客
04-17 1585
在matlab中使用fitcsvm函数绘制分类超片面及支持向量
求超平面的法向量
Ahead_J的博客
12-30 1864
超平面
Allen的博客
08-04 702
什么是超平面我们最常见的平面概念是在三维空间中定义的: Ax + By + Cz + D = 0 它由两个性质定义: 方程是线性的: 是空间点的各分量的线性组合 方程数量为1 若抛却维度等于3的限制, 就得到了超平面的定义. 方程数量为1, 它的本质其实是自由度比空间维度d小一. 自由度的概念可以简单的理解为至少要给定多少个分量的值才能确定一个点. 例如, 三维空间里的(超)平面只要给定了(x,y,
机器学习————————支持向量机
m0_73954550的博客
06-11 942
支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化。SVM的目标就是要找到这个超平面。1.2间隔与超平面能在实验中将数据集分隔开的直线一般称为分隔超平面。而点到分隔面的距离则被我们称之为间隔。而在所要求的样本空间中，超平面的函数表达形式一般写作:其中b的含义与Logistic回归中的截距w0类似。而任意一点A(w,b)到超平面的距离(通过高中所学的点到直线的距离公式)可写作:根据上述公式可以得出间隔:如下图。
机器学习实验----支持向量机(SVM)实现二分类
m0_73087960的博客
06-07 4106
两侧距离最近的数据点到超平面的距离最大。超平面被用来划分特征空间，以便实现对数据进行分类或回归。在多分类实验中，是n元空间中，超平面就是一个n-1维的空间。我们实现的是二分类，就得到的是一条直线。给定样本数据集，假设样本特征为X，样本标签为y。其中y 的取值只能有+1和-1。表示样本正类和负类。公式：其中w代表每个特征前的系数，也就是超平面的法向量拉格朗日乘数法的主要是将有等式约束条件优化问题转换为无约束条件,求解带约束条件下的极值。
常见机器学习概念
SQL__Learning的博客
06-07 1072
损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差，度量模型一次预测的好坏。代价函数（Cost Function）=成本函数=经验风险：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均，度量平均意义下模型预测的好坏。目标函数（Object Function）=结构风险=经验风险+正则化项=代价函数+正则化项：是指最终需要优化的函数，一般指的是结构风险。正则化项（regularizer）=惩罚项（penalty term）。
机器学习进阶（9）：超详细的支持向量机（SVM）的公式推导和理解
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
07-16 1281
前言 1 线性可分支持向量机 1.1 硬间隔 1.2 硬间隔SVM 2 线性支持向量机 2.1 软间隔 2.2 软间隔SVM 3 非线性支持向量机 3.1 核函数 3.2 带核函数的SVM
机器学习十大算法之一：SVM支持向量机
qq_42379006的博客
07-06 859
机器学习十大算法之一：SVM支持向量机 1 SVM思维导图 2 SVM 2.1 SVM概念               &a
高斯分类器，实现超平面可视化
03-30
使用matlab训练高斯分类器，实现超平面的可视化显示，内含测试图片和运行结果图。应用matlab自带classify函数实现，通过模型参数获得超平面信息，完成超平面可视化。
SVM分割超平面的绘制与SVC.decision_function( )的功能
热门推荐
专注机器学习之路
04-09 4万+
在李航老师的《统计学习方法》— 支持向量机那张有个例题： 样本点x1=(3,3),x2=(4,3),x3=(1,1),labels=(1,1,−1)x_1 = (3,3),x_2=(4,3),x_3=(1,1),labels=(1,1,-1),求分割超平面？ 先说decision_function()的功能：计算样本点到分割超平面的函数距离。 没错，是函数距离（将几何距离，进行了归一化，具体看书
【Scikit-Learn】绘画SVM分割超平面
造出高达般的人工智能机器人
09-01 8815
1. 等高线示例 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算x,y坐标对应的高度值 def f(x, y): return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2) # 生成x,y的数据 n = 256 x = np.linspace(-...
机器学习（四）：w·x+b模型（1）
wangyanphp的专栏
01-17 5113
假设输入空间x∈Rnx\in R^n， 对于分类问题，我们使用的假设空间为H={h=sign(wTx+b)|w∈Rn,b∈R}H=\{h=sign(w^Tx+b)| w\in R^n, b\in R\} 对于回归问题，我们使用的假设空间为H={h=wTx+b|w∈Rn,b∈R}H=\{h=w^Tx+b|w\in R^n, b\in R\} 其实际意义也比较简单：对于分类问题，用一个超平面将特征
机器学习（五）：w·x+b模型（2）
wangyanphp的专栏
02-04 3692
3. 支持向量机SVMSVM主要用于分类问题，w∈Rn,b∈R,y∈{−1,1}w\in R^n, b\in R, y\in \{-1,1\}(注意此处不再将b视为w0w_0)3.1 引言3.1.1 training set完全线性可分假设有很多wx+b=0超平面可以将training set中的数据正确分类，那么应该选用哪个（w,b）呢？如下图所示： 很容易凭借直觉选出wx+b=0与所有的数
利用sklearn.svm分类后如何画出超平面
fff2zrx的博客
04-17 1万+
利用sklean的svm模块我们可以很容易做到分类： x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,random_state=1,test_size=0.3) classifier=svm.SVC(kernel='linear',gamma=0.8,decision_function_shape='ovo'...
机器学习中的超平面wx+b=0?
handforever的专栏
11-03 9156
一个线性分类器就是要在 n 维的数据空间中找到一个超平面，其方程可以表示为：wx+b=0, 作为菜鸟想为何超平面方程如此。一天在看2D的直线方程ax+by+c=0,豁然开朗，因为w,x皆为向量，wx+b=0不就是a1*x1+a2*x2+...an*xn+b=0。
支持向量所在超平面方程_如何用python绘制超平面支持向量机？
weixin_42515313的博客
01-17 1125
一个完整的例子import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef __intersect(rect, line):l = []xmin,xmax,ymin,ymax = recta,b,c = lineassert a!=0 or b!=0if a == 0:y = -c/bif y<=ymax and y>=ymin:l.appe...
Python sklearn SVM 超平面可视化
ZXYhappiness的博客
01-02 5579
from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import random import numpy.random as rand rand.seed(10) # 读取鸢尾花数...
``` clc;clear; %% PRB 2013 % m=1; % % theta = rad2deg(acos((3*m^2+3*m+1/2)/(3*m^2+3*m+1))); % % N = 4*((m+n)^2+m*(2*m+n)); % vec = pvec(); % a1 = [1.2306,2.13146]; % a2 = [1.2306,-2.13146]; % % t1 = m*a1 + (m+1)*a2; % t2 = -(m+1)*a1 + (2*m+1)*a2; %% PRB 2010 a = 2.41745; %晶格常数 p = 3; %公度晶格的两个整数之一 q = 7; %公度晶格的两个整数之二 theta = rad2deg(acos((3*q^2 - p^2)/(3*q^2 + p^2))); %由公度晶格整数确定的可扭转的角度 gamma = gcd(3*q+p,3*q-p); delta = 3/gcd(p,3); if delta == 1 t1 = gamma^-1*[p+3*q, -2*p ]; t2 = gamma^-1*[2*p , -p+3*q]; end if delta == 3 t1 = gamma^-1*[-p-q, 2*q ]; t2 = gamma^-1*[2*q , -p+q]; end N_m = 4*(3*p^2/(gamma^2*delta*sin(deg2rad(theta)/2)^2)); D = a/(2*sin(deg2rad(theta)/2)); N = 4*D^2/a^2; %扭转后的超原胞内的总原子数 % 扭转后的晶格矢量a1,a2,a3 X(1,:) = a*sqrt(N_m/4)*([-sqrt(3)/2,1/2,0]); X(2,:) = a*sqrt(N_m/4)*([+sqrt(3)/2,1/2,0]); X(3,:) = [0,0,3.25*2]; % vec = pvec(); % m1 = t1.*vec(1,1:2); % m2 = t2.*vec(2,1:2); DN = sqrt(N_m/4)*a; S = DN^2*sqrt(3)/4; S0 = a^2*sqrt(3)/4; Ratio = S/S0;```怎么用这段代码确定扭转27.7858°的双层石墨烯的原子坐标
最新发布
03-13
1. 使用代码中的参数计算出超原胞的基矢向量（X(1,1:2)和X(2,1:2)）。 2. 确定超原胞的大小，即在基矢方向上的重复次数，可能需要根据N的值确定。 3. 生成超原胞内所有原胞的位置。 4. 在每个原胞位置添加石墨烯的两...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值