表示交给分类器之后，边界怎样学出来？

这份独立构造数据只有八个二维点，坐标代表交给分类器的表示，标签规定应分到哪一类。SVM实际求解得到s(x)=x₁−x₂。这里学习的是怎样读取已经给定的表示，而不是回头修改图像描述器。训练结束后，同一套权重供新点使用；分数能计算出来与预测已被验证，是两件事。三个新点的逐项算分移到CLS02，主讲保留这个接口，准备追问类别错误能沿流程反馈多远。 证据与制作说明：显示带标签训练点如何确定供以后使用的评分边界。 二维数据为人工构造，分类器已实际求解；坐标不是由图像检测器测得。