is the distance between hyperplane

is the distance between hyperplane and pattern x. In Fig. 2 (taken from [51]) a graphical illustration of the boundary and the samples is provided. The objective of the training algorithm is to find w such that M⁄ is maximized. For the linear decision function in (11), the parameters are given as:

Kết quả (Việt) 1:

là khoảng cách giữa hyperplane và mô hình x. Trong hình 2 (Lấy từ [51]) một minh họa đồ họa của ranh giới và các mẫu được cung cấp. Mục tiêu của thuật toán đào tạo là để tìm w sao cho M⁄ tối đa. Cho các chức năng tuyến tính quyết định trong (11), các tham số được đưa ra như:

Kết quả (Việt) 2:

là khoảng cách giữa siêu phẳng và mô hình x. Trong hình. 2 (lấy từ [51]) là một minh hoạ đồ họa của các ranh giới và các mẫu được cung cấp. Mục tiêu của thuật toán huấn luyện là tìm w như vậy mà M/ là tối đa. Đối với các chức năng quyết định tuyến tính trong (11), các thông số được đưa ra như: