设训练集为x1=(3,1,2;1),x2=(1,4,3;1),x3=(1,1,1;-11.请写出求解最优分类超平面的原始数学模型(5分) 2.请写出求解最优分类超平面的原始数学模型(5分) ,
时间: 2024-05-17 13:18:48 浏览: 9
1. 原始数学模型为:
max W, b
s.t. yi(W·xi + b) ≥ 1, i = 1,2,3
其中,W表示超平面的法向量,b表示截距,xi表示第i个样本的特征向量,yi表示第i个样本的类别(+1或-1)。
2. 优化问题可以转化为对偶问题,其原始数学模型为:
min α
s.t. Σ αiyiyjxi·xj ≥ 0, i,j=1,2,3
0 ≤ αi ≤ C, i=1,2,3
其中,C为惩罚参数,α为拉格朗日乘子,yi和yj为第i个样本和第j个样本的类别,xi和xj为第i个样本和第j个样本的特征向量的内积。最优分类超平面可以表示为:
W = Σ αiyixi
b = yi - Σ αiyiyixi·xi
其中,αi为大于0的拉格朗日乘子对应的样本为支持向量。
相关问题
TensorDataset(x1,x2,x3,y)
TensorDataset 是 PyTorch 中的一个数据集类,用于将多个张量按照相同的第一维度(即样本数)进行组合,形成一个数据集。其中 x1、x2、x3 表示三个输入张量,y 表示对应的标签张量。
举个例子,假设我们有三个张量 x1、x2、x3,它们的形状分别为 (100, 10)、(100, 20)、(100, 30),以及一个标签张量 y,形状为 (100,),表示有 100 个样本。我们可以使用 TensorDataset 将这四个张量组合成一个数据集:
```python
from torch.utils.data import TensorDataset
dataset = TensorDataset(x1, x2, x3, y)
```
这样,我们就可以在训练模型时,使用 DataLoader 来批量读取数据集中的样本和标签了。例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for batch_x1, batch_x2, batch_x3, batch_y in dataloader:
# 在这里对每个批次的数据进行操作
# batch_x1 的形状为 (32, 10)
# batch_x2 的形状为 (32, 20)
# batch_x3 的形状为 (32, 30)
# batch_y 的形状为 (32,)
```
在这个例子中,我们使用了 DataLoader 来批量读取数据集中的样本和标签,每个批次的大小为 32,且打乱了样本的顺序。在循环中,我们可以对每个批次的数据进行操作,例如将其输入到模型中进行训练或预测。
python LinearRegression()输入的训练集包含数据x1,x2,x3.则得到的模型y=什么
对于输入训练集包含数据x1, x2, x3的线性回归模型,我们的目标是拟合一个线性函数来预测目标变量y。假设我们的训练集包含n个样本,则线性回归模型的形式可以表示为:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3 + ... + bn*xn
其中,b0, b1, b2, ..., bn 是模型的系数,需要通过训练数据来估计。
具体来说,当输入训练集x1, x2, x3时,线性回归模型会通过最小化预测值与实际值之间的平方差来估计系数。最终得到的模型将会是一个类似于:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3
这样的形式,其中b0, b1, b2, b3是经过训练得到的具体数值。请注意,最终的模型结果会根据训练数据的特点而有所不同。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)