低维映射到高维 SVM中为什么要使用非线性映射将输入向量映射到高维?

时间:2020-10-26 12:59:49 作者:admin 401

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SVM中为什么要使用非线性映射将输入向量映射到高维?

lim[(x a)/(x-a)]^x =lim[1 2a/(x-a)]^x设t=2a/(x-a),则x=2a/t a。当x→∞时,t→0 =lim(1 t)^(2a/t a) =lim[(1 t)^(1/t)]^(2a)*(1 t)^a =[lim(1 t)^(1/t)]^(2a)*lim(1 t)^a =e^(2a)*1 =e^(2a)

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样本从输入空间映射到特征空间的映射函数有哪些?

在模式识别中,对特征空间划分时,很多情况下是线性不可划分的,但是在高维空间,就可以划分,核函数就是将低维空间进行非线性映射到高维空间的函数,使之线性可分。 最初学习是你可以看一下svm的核函数

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在svm算法中引入核函数,核函数是什么意思?

实质上是一种映射函数,将低维空间非线性问题映射到高维空间编程线性问题进行处理。许多在低维空间难以处理的非线性分类问题,转换到高维空间和容易得到最优分类超平面,这是其最核心的思想。

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支持向量机中为什么核函数对应的映射就一定能吧曲线映射成直线?

你好,我是【有志者自有千万计】,很高兴为你解答。只了解一些SVM中的核函数,欢迎交流SVM本身是线性分类器,使用了核函数后,相当于把原来的数据,映射到一个高维空间(在相对低维度的空间中难分类的样本,很可能在映射到高维空间后用线性分类器就可以分开)。而在SVM中使用核函数,我理解是替换了SVM中衡量内积的方式(x*z)为K(x,z),以此来达到映射的目的的。更多专业的科普知识,欢迎关注我。如果喜欢我的回答,也请给我赞或转发,你们的鼓励,是支持我写下去的动力,谢谢大家。

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如何获得从低维到高维的力量?

谢谢邀请。其实这个问题正好相反。在宇宙早期,其实只有二维,就是一维是时间,一维为空间。当时的宇宙比现在要小,但是能量水平和温度比现在高得多。现在宇宙已经超过我们所知的四维空间,三维空间加一维时间,可能有5维,10维,26维,甚至更多。它隐藏在我们所看到的三维空间中,但是,不能被你理解和看到。你曾经有过,在梦中见到从未去过的地方,后来实现的经历吗?这就是另外一个纬度在起作用。虽然,你不理解,但是不代表它不存在。就像,古代的人,无论如何也想不出人能飞上天一样。宇宙的能量大小与水平,直接决定着维数的多少。从低维度跃迁到高纬度是不是越漂亮,答案是:不是。宇宙纬度越高越混乱,对我们来说。高维看起来不美,稀里糊涂一片混沌,想象一下我们在光速飞船上看这个宇宙会是什么样子吧?就是一道多彩的光线。别问我是谁,我来自未来。

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