[09/11/2017 23:16] Hi mọi người, mình có câu hỏi về feature space. . . .       Facebook-Group

system             2017-09-11 16:16:24 UTC                 #1

Nguồn post: //www.facebook.com/257768141347267_351943558596391
Hi mọi người, mình có câu hỏi về feature space. Giả sử dataset trong không gian X không thể hoàn toàn [perfectly classify] được tách biệt bởi một mặt phẳng tuyến tính. Biết răng ở một không gian Y khác, dataset này hoàn toàn có thể được tách biệt bằng mặt phẳng tuyến tính. Cách nào tốt nhất để tính được không gian Y.

system             2017-09-11 16:21:19 UTC                 #2

Không gian X: [x1 x2], ở không gian Y 3 chiều data này sẽ dc phân tách hoàn toàn bới 1 mặt phẳng tuyến tính. Làm sao tinh feature vector mới ở không gian Y

system             2017-09-11 16:29:12 UTC                 #3

cái này hình như chính là cốt lõi của SVM

system             2017-09-11 16:33:31 UTC                 #4

Nếu áp dụng SVM thì thực chất chẳng cần phải biết chính xác Y là cái gì, mà chỉ cần biết inner product của 2 phần tử trong Y là đủ.

system             2017-09-11 16:35:39 UTC                 #5

Mạng nơ ron sẽ làm điều đó cho bạn, vì nó là dãy liên tiếp các biến đổi phi tuyến để chuyển đổi không gian

system             2017-09-11 17:43:34 UTC                 #6

Ủa nghe sao có vẻ giống kernel svm quá vậy, nhưng mà k ai tính feature vector [chắc vì nó phức tạp] mà chỉ tính tích inner product của feature vector thôi

Trang chủ Chuyên mục FAQ/Hướng dẫn Điều khoản Dịch vụ Chính sách Riêng tư

Powered by Discourse, best viewed with JavaScript enabled