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suponha que estejamos usando um support vector machine (SVM) linear para classificar observações em duas classes (+ ou -), como demontrado a seguir. pontos em vermelho são os vetores de suporte (support vectors). nesse caso, se movermos: a> um dos pontos circulados em vermelho, o hiperplano separador será alterado; b)um dos pontos não circulador em vermelho, o hiperplano separador será alterado; c) um dos pontos circulados em vermelho, o hiperplano separador não será alterado; d) nenhuma das opções anteriores;
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Hagabo Honorato

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Para entender como funciona um Support Vector Machine (SVM) linear, é importante saber que os vetores de suporte são os pontos de dados que estão mais próximos do hiperplano separador e que, de fato, influenciam a posição desse hiperplano. Vamos analisar as opções: a) Se movermos um dos pontos circulados em vermelho (vetores de suporte), o hiperplano separador será alterado. Isso é verdadeiro, pois os vetores de suporte são os que definem o hiperplano. b) Se movermos um dos pontos não circulados em vermelho (não vetores de suporte), o hiperplano separador não será alterado. Isso é verdadeiro, pois esses pontos não influenciam a posição do hiperplano. c) Se movermos um dos pontos circulados em vermelho, o hiperplano separador não será alterado. Isso é falso, pois, como mencionado, os vetores de suporte afetam a posição do hiperplano. d) Nenhuma das opções anteriores. Como a opção (a) é verdadeira, esta opção não se aplica. Portanto, a resposta correta é: a) um dos pontos circulados em vermelho, o hiperplano separador será alterado.

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