algorithm - SVM 中的决策边界和权重向量

Question

我对 SVM 有一些困惑，因为我没有太多的数学背景。

设超平面(任意维度)的方程为w'x+b=0 ，现在我知道权重向量 w正交于这个超平面。

方程是w'x+b=0只是与 SVM 无关的超平面的一般方程，即如果 w和 x是一般向量，那么形式为 w'x+b=0 的任何超平面都是将有矢量 w正交于超平面？

考虑以下场景:

现在同时最小化目标函数0.5*||w||^2 ，我们将约束条件设为 w'x+b>=1例如 class 2和 w'x+b<=-1例如 class 1 .因此，如果我将这些方程式更改为 w'x+b>=2和 w'x+b<=-2 ，我会得到一个边缘更大的分类器吗？如果，那我们为什么不使用它呢？如果不是，那为什么不呢？

Answer 1

是的，任何超平面都符合该方程，w' 将是正交的。

不，您不会得到两倍大的边距:SVM 算法会找到最大的边距。你会得到 b 的系数是前一个系数的两倍。