我关心支持向量机，即他们的分类分数： 这些分类分数是否有上限？ 我认为不行，因为SVM只是一个超平面，并且得分基本上是一个点与超平面的距离。没有限制，一个点可以位于空间的任何地方，因此距离没有任何约束，是吗？
我在问，因为我已阅读以下内容：
“当决策分数有限时 - 并且SVM分数受边际限制 - ......”
你能解释一下这是什么意思吗？我没有看到保证金是如何在检测分数上限制的......
感谢您的帮助，我很感激！
答案 0 :(得分：1)
你的直觉是正确的。无论你读什么都是误导或者说是错误的（在任何情况下都需要一些背景）。 SVM决策值没有上限。它完全取决于测试实例。
SVM决策值是测试实例的特征空间中的内积和支持向量的线性组合。如果测试实例具有无限规范，那么这些内部产品也将是无限的。