机器学习基石-作业二-第10题分析
題目如上圖所示,答案是:;在網上看到的答案中有一個很好的解釋就是說在一個n緯的歐幾里德空間里,分別按照參數做一個垂直于每個軸的超平面,這些超平面能夠打散這么多個點。首先我承認這個事實,具體的證明還沒做過。這篇博文的主要作用是把題目轉換成前面的描述,也就是說明兩個問題是等價的。不想太簡單,也不想太復雜,就拿二維平面來舉例子了。
一下的討論都在二維空間中進行:
首先來看S 是一個的向量的集合,在二維空間里就是的集合;更具體的來看:
;S是h的參數
接著是t,這個t向量在二維空間中就是的向量;t是h的參數
接著是輸入x,這個x向量在二維空間中也是的向量;x是自變量
最后到了h,這個h首先通過比較x與t的每一個分量(就像decision stump一樣),把x轉換為一個,然后當時輸出1,時輸出-1;
到這里可能還是有些抽象,所以下面舉一個具體的假設:
?,?; 對應的樣本點是{X1=(1,1),X2=(6,6),X3=(3,8),X4=(5,5)}
把樣本點帶入,可以得到 Y1=-1,Y2=1,Y3=1,Y4=-1;
把t的兩個分量作為兩個邊界,也就是在二維看空間中,把他們看成x=3.6和y=5.2這兩條直線;那么平面中的點就會被劃分到4個區域中,如下圖所示:
(藍色為正例,紅色為反例),這其實就是在用垂直于軸的線來劃分這個平面。
這個過程其實是這樣的,
通過把x與t比較把四個區域中的點全部打上了各自的標記,如下圖所示:
拿[1,1]區域來說,所有在這個區域的點在看來都是向量;也就是說經過了t的處理,在眼中就只有
這四類點。
然后S就上場了,的參數,同時又說,包含在S中的是1,不在S中的是-1;也就是給每個區域賦值了分類標記,如下圖:
到這里,可以明確的說,就是用兩條垂直于軸的直線在劃分平面。
那么假設空間H中,包含著各種的t和S所決定的h;H的能力也就自然是分別按照參數做一個垂直于每個軸的超平面,然后給每一個小區域賦值不同的類別標記了。
?
總結
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