标签: machine-learning theory svm
为什么在支持向量机理论中,位于最大边缘超平面边缘的训练集中的点称为支持向量?他们是积分,不是吗?
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在这种情况下,点和向量确实是the same thing。
给定一些固定的原点,空间中的每个点都可以用矢量描述,相反,每个矢量都定义了一个空间点。
编辑(根据评论):
选择超平面,以便最好地分离这两个类。它只取决于离超平面最近的向量 - 这些被称为“支持”向量。 wikipedia page上的图片对此进行了分类。