计算线性SVM分类器的分类面方程

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这里的正负样本不重要，只是在使用SVM原理计算时，y的值不同而已。

有两个样本点，第一个点为负样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为正样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是( C )

• 2x+y=4

• x+2y=5

• x+2y=3

• 以上都不对

 

简单计算方法：

      

/*
SVM要找到间隔最大的分类平面，这里即求两点(0,-1),(2,3)的垂直平分线。
斜率为：-1/((3+1)/(2-0))=-1/2
中点为：(1,1)
所以，分类超平面为：x+2y=3
*/

       求中垂线嘛~斜率加过中点就好了

       就两个点，间隔最大的超平面肯定就是过中点且垂直的直线啊。

使用SVM原理，解答：

        (0,-1)是负样本，(2,3)是正样本，因为必须满足约束条件 
 

      于是必须满足：

        min  1/2(w12+w22)

       s.t.   -1*(0*w1-1*w2+b)>=1

               1*(2*w1+3*w2+b)>=1

       这样联立方程组可以解出w1=1/5，w2=2/5，b= -3/5，所以就是答案C