privetvision

Вы лучше скажите, что делать после того как как вычислил производные по лямбда 1, 2, 3. Мне главное математически понять, а там закодить получится.

Что касаемо этого метода, то вот ловушка.

Народ хелп...

Я попробовал через множители Лагранжа сделать, но застрял здесь. Пробовал найти производную по лямбда 1, 2, 3 объеденить в систему в решить, но в итоге крамером не решается, т.к. бесконечное множество решений, а гаусс выдал x = -3, y = -2, но это не совпадает с решением на этом сайте.

В общем сделал как на первом видео. Я ошибся, вектор нормали был (3;0), а не (0;3) поэтому там все нормально. Только вот проблема, получается этот упрощенный метод только для двух точек?

Правильно ли я понимаю, что после того, как мы уровняли расстояние от прямой до точек из разных кластеров, мы должны поворачивать эту прямую вокруг своей оси на 360*, чтобы найти максимальное расстояние. Хотя, так подумав, максимальным расстоянием до прямой между двумя точками будет перпендикурялр опущенный к центру этого расстояния

Мне тут подсказали, что тут зацикливание будет, мол находится новая ближайшая точка, а на след. итерации предыдущая точка стала ближе и так зациклимся.

А если так выбреем?

Мне кажется так не сработает, потому что не понятно какой брать наклон гиперплоскости

Вы можете объяснить на этом примере, как получить численно W

И все-таки, начал делать на яве, простой вопрос, как найти вектор весов (нормаль к гиперпроскости) ? Если у нас такой случай, как на картинке ниже и если мы будем делать как видео в первом посте, то W = (0:3) что полная чушь...

Недавно стало известно, что приложение MSQRD купил Facebook за 10 млрд руб. (российских) MSQRD - мобильное приложение, созданное Белорусскими разработчиками (10 человек). Понятно, что такие деньги были отвалены за быстрый алгоритм трекинга лица, то и правда лицо находит без лагов и задержек, часто хватает даже небольших черт лица. Пробовал кто-нибудь ресерчить и пробовать ускорять имеющиеся алгоритмы?

Ну вот, я этот момен описал более детальнее: Хм, вот этого раньше не встречал! Круто! Вопрос, перпендикуляр это вектор нормали, он же w в нашем алгоритме верно? хм, не понял зачем делить координаты ВСЕХ точек? Что это дает? например точка p7 (3; 2) ее коорды делить на ||w||/2, пусть ||w|| = 10, тогда будет p7 / 5, в итоге у нас будет новый вектор p7 (3/5; 2/5), что он дает? п.с. извиняюсь за глупые вопросы, приходится разобраться в алгоритме, чтобы реализовать на яве.

Я про самое начало, на примере рассматриваются 2 точки, а если их больше будет? Где сам алгоритм выбора этих 2-ух точек? Граница ищется относительно этих 2 точек, а как их выбрать, если их множество. Тут на ум приходит только самый крайний левый и крайний правый. А вы уже рассказываете конец алгоритма.

Вот вопрос, в начале когда у нас два класса: круги и квадраты, нам надо найти: 1. крайний правый круг для левого класса 2. крайний левый квадрат для правого класса? Путем сравнения координат по x и y? А дальше работать с этими двумя точками, как в алгоритме выше