math - 什么是“大边距优化”？

Question

有人可以解释一下在机器学习环境中什么是大边距优化吗？我发现的一切都非常复杂，我不知道从哪里开始。

提前致谢。

Answer 1

在分类中，最大边距问题只是搜索分离边界（在大多数情况下为超平面），它使围绕它的边距最大化（到每个类别的对象的最小距离）。

在二维数据的简单情况下，您可以将其视为搜索这样一条线，它正确地将一个类的元素与另一类的元素分开，同时最大化到两个类的最近点的距离总和. 以下来自维基百科的图片显示了使用支持向量机找到的这种分离线：

这个几何概念非常重要，因为它使解决方案独一无二——如果我们只是搜索一条分隔我们的数据的线，我们将有无数这样的解决方案，并且在选择一个特定的解决方案时会遇到问题。最大边距概念准确地向我们展示了我们想要哪条线，因此，在这个问题中执行的优化过程通常是可重复的（并且正如许多实验所表明的那样 - 非常有效）。