Diskussion:Support Vector Machine

message: Hallo alle miteinander,
ich habe eine Frage zum "Optimierungsproblem".
Es heißt im Artikel: "minimiere bezüglich w, b: \frac{1}{2} ||w||_2^2" mit der entsprechenden Bedinung.
Die Minimierung von w kann ich noch halbwegs nachvollziehen ( meiner Ansicht nach wegen margin = \frac{1}{||w||}).
Wieso muss es nun aber die quadratische Norm sein und wieso nur die Hälfte davon?
Was das angeht, finde ich den Artikel lückenhaft. Die Behauptung steht im Raum und informationen dazu gibt es nicht. Der "Link"  zur statistischen Lerntheorie bringt einen ja auch nicht weiter...
Ich denke übrigens im Allgemeinen denke, wenn man SVMs nicht kennt und sich darüber informieren will, ist es sehr sehr schwer sich hier zurecht zu finden. --92.228.84.218 23:09, 22. Jun. 2008 (CEST)
thread_title:  Optimierungsproblem 

message: Im Artikel steht: "In einem Raum mit genügend hoher Dimensionsanzahl – im Zweifelsfall unendlich – wird auch die verschachteltste Vektormenge linear trennbar". Mich verwundert das "unendlich". Ist an der Stelle unendlich korrekt? Nitram 17:55, 1. Nov. 2009 (CET)
thread_title:  unendlich 

message: Ich kann folgenden Einzelnachweis nicht finden: [3] Vapnik und Chervonenkis, Theory of Pattern Recognition, 1974
Kann mir da jemand weiterhelfen? Ich frage mich, ob es diese Veröffentlichung überhaupt gibt.
Schließlich schreibt Vladimir N. Vapnik in "An Overview of Statistical Learning Theory" (IEEE Transactions on Neural Networks 1999): "In the middle of the 1990’s new types of learning algorithms (called support vector machines) based on the developed theory were proposed".
Die erste Publikation bezüglich SVMs von Vladimir Vapnik, die mir bekannt ist, ist aus dem Jahr 1992:
Titel: "A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers"
Autoren: Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon und Vladimir N. Vapnik
Buchtitel: "5th Annual ACM Workshop on Computational Learning Theory"
-- Nuke160 19:16, 16. Mär. 2011 (CET)
replies: text: zumindest kennt Google Scholar das. Und in der von dir erwähnten Veröffentlichung ist als [VC74] das auch zitiert. --Martin Thoma 19:08, 25. Dez. 2015 (CET)
thread_title:  Einzelnachweis  

message: In der englischen Wikipedia ist das Bias  - b . Hier durchgehend mit  + b . 
Da es sich hier um eine Hessesche Normalenform handelt macht  - b  meiner Meinung mehr 
Sinn. --Berloen (Diskussion) 23:43, 19. Feb. 2014 (CET)
thread_title:  Bias falsches Vorzeichen 

message: Einem Trainingsbeispiel \mathbf x_i wird dabei das Vorzeichen der Entscheidungsfunktion als Klasse zugeordnet.
Hier ist "Objekt" oder "Entscheidungsobjekt besser als Trainingsbeispiel, oder übersehe ich etwas? (nicht signierter Beitrag von 2001:DA8:8000:F280:0:0:0:2CBD (Diskussion | Beiträge) 05:54, 24. Okt. 2015 (CEST)
replies: text: Erst mal finde ich "Trainingsbeispiel" passender. Im Machine Learning spricht man überlicherweise von der "Trainingsmenge" und entsprechend von "Trainingsdaten". Das sind im Prinzip einfach Beispiele. Also ist Trainingsbeispiel passend. Warum sollte "Objekt" besser sein? --Martin Thoma 13:00, 25. Dez. 2015 (CET)
thread_title:  Einem Entscheidungsobjekt statt Trainingsbeispiel in Abschnitt "Mathematische Umsetzung" 

message: Was soll das "streng" in folgendem Abschnitt bedeuten?
: In der Regel sind die Trainingsbeispiele nicht streng linear separierbar.
Ich glaube das "streng" ist überflüssig, bin mir aber nicht ganz sicher. --Martin Thoma 11:33, 25. Dez. 2015 (CET)
thread_title:  "streng" linear separierbar