1樓：godweiyang
邏輯異或線性不可分指的是在二維平面中，四個點x=，y=是線性不可分的，即無法找到一條直線將兩類點分開。
但是將二維對映到三維就能分開了，乙個最簡單的方法就是將點對映為(x1,x2,(x1-x2))，畫成圖就是題主描述的那個圖。這也是SVM核函式的最簡單的乙個例子吧。
2樓：kklots
樓主，你的做法就是svm幹的事情，通過公升維，把低維線性不可分問題轉化為高維線性可分問題，不過這個公升維過程一定不是線性對映，不信你試試，一定找不到（x，y）到z的線性對映。
3樓：superbrother
你在劃分什麼。。。分類劃分的是樣本的標籤，不是樣本。
你舉的例子中，樣本的標籤全部是0，還需要劃分？
我把樣本標籤是1的畫出來了，你還能找到線性平面，分開黑色和紅色的樣本嗎？
4樓：
感謝@superbrother 的標記, 答的棒, 重新整理了下.
橙色和紫色兩類標籤, 分割超平面應該垂直於那些直線.
可以參考
Minsky's "And / Or" Theorem: A Single Perceptron's Limitations
# 全部樣本空間
import
numpy
asnp
data_xor_3=np
.array
([[i,j
,k]foriin
range(2
)forjin
range(2
)forkin
range(2
)])總共這麼多點`[a, b, c, label]`[[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0],
[1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1]]
5樓：托比昂
題主,你說的情況是把二維的異或對映到了三維了呀,我們一般說線性可分或者不可分,都是針對原始維度的,你已經對資料進行公升維,這時候在高維的線性可分不能說明在低維也是線性可分的
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