Выбор ответа Middle kNN и SVM обновлено
Ядровой трюк
Вопрос
В чём суть ядрового трюка в SVM?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Алгоритм использует только скалярные произведения объектов, их заменяют ядром и неявно работают в большом пространстве. Двойственная задача SVM зависит от данных только через xᵢ·xⱼ.
Варианты ответа
- Алгоритм использует только скалярные произведения объектов, их заменяют ядром и неявно работают в большом пространствеправильный ответ
- Данные явно отображают в бесконечномерное пространство признаков, хранят там и обучают в нём обычный линейный классификатор
- Ядро взвешивает объекты по удалённости от центра данных и удаляет выбросы перед обучением гиперплоскости
- Ядро это отдельная небольшая нейросеть, которая извлекает признаки и обучается вместе с гиперплоскостью
Разбор
Двойственная задача SVM зависит от данных только через xᵢ·xⱼ. Заменив его на K(xᵢ, xⱼ) = φ(xᵢ)·φ(xⱼ), получаем линейный классификатор в пространстве φ, не вычисляя φ явно. RBF-ядро соответствует бесконечномерному пространству. Цена: матрица ядра n×n, поэтому ядровой SVM плохо масштабируется на миллионы объектов.
- Явно ничего не отображается, в этом и трюк.
- Выбросы ядро не удаляет.
- Нейросети к ядру отношения не имеют.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.