unidimensionnelle SVM

Question

J'ai un léger malentendu quant à ce qui est exactement un - comme mentionné dimensions SVM par cet article: Training SVMs in 1D by Y-Su

Veuillez me corriger si ma compréhension de 1D SVM est erroné. D'après ma compréhension de l'article, j'ai estimé que les SVM 1D sont essentiellement des SVM qui fonctionnent sur une seule dimension des données. Cependant une autre hypothèse réside dans ma tête que les 1D SVM peuvent être définis par la dimension de l'hyperplan.

Veuillez me faire savoir votre compréhension après avoir lu le document mentionné ci-dessus.

Regards, Leroy

Answer 1

Basé sur le papier, (et aussi sur l'algorithme 1 à this paper qui cite le papier fourni) 1D signifie que tous les points de données se trouvent dans un espace tridimensionnel. C'est-à-dire, ils sont tous sur une ligne. Par exemple, vous pouvez imaginer que tous se trouvent sur la ligne y=0 ou sur la ligne y=2x.