最优分类超平面（两类问题） 假定训练数据(x1,y1),…,(x,y),x∈R”,y∈{+1，-1 可以被一个超平面(w·x)十b=0分开。 如果这个向量集合被超平面没有错误地分开，并且 离超平面最近的向量与超平面之间的距离（称作间隔 margin)是最大的，则我们说这个向量集合被这个最 优超平面（或最大间隔超平面）分开。 决策函数为 f(x)=sgn{(w·x)+b}
最优分类超平面 决策函数为f(X)=Sgn{(W·x)+b} 问题：超平面的参数可 以增大或缩小任意正的 =+1 X2 尺度而不影响分类结 果， 乃=-1 →无数多解 需要把和奶的尺度确定下来！
需要把w和b的尺度确定下来！
问题 1.最优的标准是什么？ 2.如何求得最优的g)? 3.g)=wx+b中的w和b如何确定？
问题 1.最优的标准是什么？ 2.如何求得最优的g(x)？ 3. g(x)=wx+b中的w和b如何确定？
基于判别函数的分类器 W H X R1g(X)>0 Xp X2 R2g(X)<0 g(X)=0 X到决策平面的距离？
1 x 2 x 0 W X g(X ) 0 R1 R2 g(X ) 0 g(X ) 0 H X p X 到决策平面的距离？
基于判别函数的分类器 有： )=mX+,=wCX。+y+项 发背图 或=yW 8(X) ‖W‖ 判别函数值g(X)是X到决策面的距离的度量
有： 或 判别函数值 是 到决策面的距离的度量。 ( ) || || g X W W W W g X W W W W X W W W W g X W X w W X p T p T p T T 2 0 0 0 ( ) ( ) ( ) g(X ) X