@Bitch
FrontEnd разработчик переходящий в ML

Почему SVM чувствителен к масштабам признаков?

Привет!
Читаю книгу по машинному обучению - "Прикладное машинное обучения с помощью Scikit-learn и Tensorflow". Наткнулся на следующую врезку:

60eab0e699502305885219.png

Вопрос: почему в случае, изображенном на левой картинке самая широкая полоса близка к горизонтали, если мы можем провести точно такую-же полосу как на правом снимке и она будет шире горизонтальной? Как вообще это работает в контексте масштабирования признаков? И разве она так и не должна пройти, если это large margin classification, то по идее на обоих изображениях граница как cправа должна быть
  • Вопрос задан
  • 66 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@dmshar
Можно долго говорить, что масштабирование это нелинейное преобразование, объяснять - но все уже написано в книге. Поэтому лучше попробовать ручками написать функцию масштабирования и посмотреть, как она преобразует ваши точки (хотя-бы те, что на графике), и как она преобразует точки разделяющей прямой.
Нарисуйте график, и тогда все вопросы сами отпадут, без заумных разъяснений.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
24 сент. 2021, в 23:27
20000 руб./за проект
24 сент. 2021, в 23:24
5000 руб./за проект
24 сент. 2021, в 23:06
4000 руб./за проект