机器学习中经常出现的线性可分是什么意思？
1个回答
线性可分性是描述两分类的数据集的。
对于二维（两个特征）的数据集来说，如果存一条直线，能够把这两个分类完美区分，那么这个数据集就是线性可分的。
这三种情况都是线性可分的情况。
这个情况就不是线性可分，因为你需要一条以上的直线。
如果是多维数据，比如有k个特征，如果存在一个维度为k-1的超平面能够完美分开两类的数据点的化，也同样称为线性可分。
截图来自维基
蘑菇蘑菇
2017-11-12 13:02
谢谢！线性可分的话，训练误差就是0了吧
-
图不二
2017-12-14 14:17
是的，如果训练集线性可分，那么训练误差是0。
-
蘑菇蘑菇
2018-02-18 15:10
相关讨论
随便看看