Выбор ответа Junior kNN и SVM обновлено
Что максимизирует SVM
Вопрос
Что оптимизирует линейный SVM?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Ширину зазора между классами при штрафе за нарушения, через hinge loss. SVM ищет гиперплоскость с максимальным отступом до ближайших объектов.
Варианты ответа
- Правдоподобие классов через логистическую функцию, как логистическая регрессия
- Сумму расстояний от каждого объекта до центра своего класса в пространстве признаков
- Ширину зазора между классами при штрафе за нарушения, через hinge lossправильный ответ
- Количество правильно классифицированных объектов трейна напрямую, как 0-1 loss
Разбор
SVM ищет гиперплоскость с максимальным отступом до ближайших объектов. В мягком варианте минимизирует |w|²/2 + C·Σmax(0, 1 - yᵢ(w·xᵢ + b)). Решение определяют только опорные векторы, объекты на границе зазора или внутри неё.
- Правдоподобие это логистическая регрессия.
- Расстояние до центров это классификатор ближайшего центроида.
- Число ошибок не дифференцируемо, hinge loss его выпуклая верхняя оценка.
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.