1樓：zideajang
不能不談的感知機，雖然這個模型相對今天模型要簡單多，但是感知機也是機器學習里程碑，是神經網路的雛形，SVM 的設計也借鑑了感知機的設計
2樓：lixiaoshi
可以先從1維、2維簡單的情況理解。
1維情況下，w是乙個1維向量，退化成乙個實數，b是實數。由w·x+b=0解出x=-b/w，這在實數軸上是個分隔點，左邊的點滿足w·x+b<0，右邊的點滿足w·x+b>0。
2維情況下，w是二維向量，可寫成(w1, w2)，這也是平面的乙個點，過該點且垂直於向量w可唯一獲得直線w1·x1+w2·x2+(-w1·w1-w2·w2)=0；(-w1·w1-w2·w2)可以看作b的乙個特例，隨著b的變化，直線平行移動，將平面點集分成2部分。寫成向量形式即得到w·x+b=0，直線左邊的任意點x0點代入得到w·x0+b<0，直線右邊的任意點x0代入得到w·x0+b>0。在二維平面直角座標系下，直線方程的截距應該類似於(-w1·w1-w2·w2)/w2。
以上，僅供參考。至於分離超平面的截距b，這個定義還需進一步理解。
支援向量機分類超平面方程為什麼是w x b 0？
南華寺知秋 實際上，支援向量機的最大邊界超平面的方程w x b 0是假定出來的。其中，w為法向量，決定了超平面方向，b是位移量，可以決定超平面與原點之間的距離。顯然，法向量w和位移b可以在空間 或者平面 內確定唯一的超平面。我們知道，我們稱之為最大邊界超平面。這個超平面距離兩類不同樣本的邊界點的距離...
感知機（perceptron）和支援向量機（svm）是一種東西嗎？ 如果不是那他們的區別和關係是什麼？
我不是尼克楊 這不是一種東西。首先你要明白svm演算法分為hard margin svm和soft margin svm，perceptron演算法的solver主要是gradient descent梯度下降 類似下山 hard margin svm演算法的solver主要是quadratic pr...
POS機到賬分不清T 1 D 1 T 0 D 0 S 0 都是什麼意思？
王鐵虎 T代表工作日，節假日出外，T 1就是加乙個工作日，D代表乙個自然日，D 1就是加乙個自然日，S秒的意思。T1加乙個工作日，若果遇到節假日順延，D1第二天不分節假日，T0 D0 S0都是當天到賬。 帶著思想的刺刀 工作日，自然日，秒到 這就一下區分開了，T 1 周五刷的，下周一才到賬了 D 1...