有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);

有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);

感想

这是牛客网的一道关于支持向量机的问题，我不小心给做错了，犯了大多数人都犯的错误，这里我把解答过程分享出来。

problem

有两个样本点，第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,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() 2x+y=4 x+2y=5 x+2y=3 以上都不对 答案：D，我个人感觉不怎么合适

analysis

于是必须满足：

min 1/2(w1^2+w2^2)

s.t. 1*(0*w1-1*w2+b)>=1

-1*(2*w1+3*w2+b)>=1

联立方程组得：

w1=-1/5, w2=-2/5, b=3/5

其实求最大间隔就是求边界上的点到超平面的距离，点到直线的距离公式为

照葫芦画飘，边界上的点到超平面的最大距离为： 1／||w|| 即我们求满足条件的最小的||w|| 然后就是支持向量机利用参数求解||w||的过程了，对于本题目，设其超平面方程为w1x1+w2x2+b=0 即求 min 1/2(||w1||^2+||w2||^2)

​​牛客网​​​. ​​​点到直线的距离公式​​​ ​​​支持向量机(SVM)是什么意思?​​

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