Setiap hyperplane dapat ditulis sebagai himpunan titik x memuaskan w⋅x+b=0. Pertama, kita mengenali notasi lain untuk produk titik, artikel menggunakan w⋅x bukan wTx.
Bagaimana cara menghitung hyperplane?
Sebuah hyperplane adalah generalisasi garis dan bidang berdimensi lebih tinggi. Persamaan hyperplane adalah w · x + b=0, di mana w adalah vektor normal hyperplane dan b adalah offset.
Apa itu hyperplane dan margin di SVM?
Algoritme pelatihan SVM diterapkan ke kumpulan data pelatihan dengan informasi tentang kelas yang dimiliki setiap datum (atau vektor) dan dengan demikian membentuk hyperplane (yaitu, a gap atau margin geometrik) memisahkan dua kelas.
Bagaimana cara SVM menghitung margin?
Margin dihitung sebagai jarak tegak lurus dari garis ke titik terdekat saja. Hanya titik-titik ini yang relevan dalam mendefinisikan garis dan dalam konstruksi pengklasifikasi. Titik-titik ini disebut vektor pendukung.
Apa yang optimal memisahkan hyperplane di SVM?
Dalam masalah klasifikasi biner, diberikan kumpulan data yang dapat dipisahkan secara linier, hyperplane pemisah yang optimal adalah yang mengklasifikasikan semua data dengan benar saat berada terjauh dari titik data … Hyperplane pemisah yang optimal adalah salah satu ide inti di balik mesin vektor dukungan.
