Оптимальная гиперплоскость в SVM определяется как:
где представляет порог. Если у нас есть некоторое отображение которое отображает входное пространство на некоторое пространство , мы можем определить SVM в пространстве , где оптимальной гиперплоскостью будет:
Однако мы всегда можем определить отображение так, чтобы , , и тогда оптимальная гиперплоскость будет определяться как
Вопросы:
Почему во многих работах когда они уже имеют отображение и оценивают параметры и theshold отдельно?
Есть ли какая-то проблема для определения SVM как s.t. \ y_n \ mathbf w \ cdot \ mathbf \ phi (\ mathbf x_n) \ geq 1, \ forall n и оцениваем только вектор параметров \ mathbf w , предполагая, что мы определяем \ phi_0 (\ mathbf x) = 1, \ forall \ mathbf х ?
Если определение SVM из вопроса 2. возможно, у нас будет а порог будет просто , который мы не будем рассматривать отдельно. Таким образом , мы никогда не будем использовать формулу , как для оценки от некоторой поддержки вектора . Правильно?