SVM のチュートリアルでは、データ ポイントが区切り線の周囲の領域 (余白) にある場合、それは分類されないと述べています。これは、SVMlight や libsvm などのライブラリでどのように実装されていますか?
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+12 クラス分類の場合、通常、それらのターゲットはそれぞれおよび であると仮定し-1ます。次に、QP ソルバーによって最大マージン超平面を見つけます。ソフト マージン ( SVMの用語Cを参照) のため、いくつかのサンプルがマージンに存在します。
しかし、それは問題ではありません。正の値を+-class 、負の値を--classとして決定できます。
要約すると、サンプルが および のようにトレーニングされていて+1も-1、SVM は+-class when>= 0または--class whenを分類します。< 0
于 2014-04-21T14:11:42.787 に答える