School 學校 (CityU)CS5487 - Machine Learning: Principles and Practice66.6cQuestion ZHQuestion ZH(c) 最後，證明 (6.19) 中的超平面可以改寫為以下形式： wT(x−x0)=0,(6.21)w^T(x - x_0) = 0, \quad (6.21)wT(x−x0)=0,(6.21) w=Σ−1(μi−μj),x0=μi+μj2−(μi−μj)∥μi−μj∥Σ2logπiπj.(6.22)w = \Sigma^{-1}(\mu_i - \mu_j), \quad x_0 = \frac{\mu_i + \mu_j}{2} - \frac{(\mu_i - \mu_j)}{\|\mu_i - \mu_j\|_\Sigma^2} \log \frac{\pi_i}{\pi_j}. \quad (6.22)w=Σ−1(μi−μj),x0=2μi+μj−∥μi−μj∥Σ2(μi−μj)logπjπi.(6.22) www 和 x0x_0x0 的幾何意義是什麼？先驗機率 {πi,πj}\{\pi_i, \pi_j\}{πi,πj} 對 x0x_0x0 有什麼影響？