TensorFlow: supporto per macchine vettoriali

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introduzione

Le macchine vettoriali di supporto sono un metodo di classificazione binaria. L'idea di base è trovare una linea di separazione lineare (o iperpiano) tra le due classi. Per prima cosa assumiamo che i target della classe binaria siano -1 o 1 , invece dei precedenti 0 o 1 target. Poiché potrebbero esserci molte linee che separano due classi, definiamo il miglior separatore lineare che massimizza la distanza tra entrambe le classi.



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Figura 1: Date due classi separabili, 'o' e 'x', vogliamo trovare l'equazione per il separatore lineare tra i due. La sinistra mostra che ci sono molte linee che separano le due classi. La destra mostra la linea di margine massimo univoca. La larghezza del margine è data da 2/. Questa linea si trova minimizzando la norma L2 di A.



Possiamo scrivere un tale iperpiano come segue:

studio Android ottiene la posizione corrente

Ax-b = 0

Qui, A è un vettore delle nostre pendenze parziali e x è un vettore di input. Si può dimostrare che la larghezza del margine massimo è due diviso per la norma L2 di A. Ci sono molte prove di questo fatto, ma per un'idea geometrica, risolvere la distanza perpendicolare da un punto 2D a una linea può fornire una motivazione per andare avanti.



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