支持向量机算法

SVM算法和感知机，逻辑回归一样，都是经典的二分类算法。其中，支持向量机找到的分割超平面具有更好的鲁棒性，因而被广泛使用在了很多任务上。

一、常见的几何性质（欧氏空间）

$\begin{cases} w^Tx_1+b=0\\ w^Tx_2+b=0{\qquad{w为法向量}}\\ w^T(x_1-x_2)=0 \end{cases}\tag{式1}$⎩⎪⎨⎪⎧​wTx1​+b=0wTx2​+b=0w为法向量wT(x1​−x2​)=0​(式1)
$\begin{cases} w^Tx_1+b=0\\ \lambda{w^T}\cfrac{w}{\vert\vert{w}\vert\vert}+b=0{\qquad{\cfrac{-b}{\vert\vert{w}\vert\vert}}为原点到平面的距离}\\ offset\qquad=\cfrac{-b}{\vert\vert{w}\vert\vert} \end{cases}\tag{式2}$⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎧​wTx1​+b=0λwT∣∣w∣∣w​+b=0∣∣w∣∣−b​为原点到平面的距离offset=∣∣w∣∣−b​​(式2)
$r=\cfrac{\vert{w^Tx+b}\vert}{\vert\vert{w}\vert\vert}\qquad{r为点到平面的距离}\tag{式3}$r=∣∣w∣∣∣wTx+b∣​r为点到平面的距离(式3)
推导如下：
$r=\vert\vert{\cfrac{w^Tx}{\vert\vert{w}\vert\vert^2}w-\cfrac{-b}{\vert\vert{w}\vert\vert^2}w}\vert\vert\\$r=∣∣∣∣w∣∣2wTx​w−∣∣w∣∣2−b​w∣∣
$=\vert\vert{\cfrac{w^Tx}{\vert\vert{w}\vert\vert^2}+\cfrac{-b}{\vert\vert{w}\vert\vert^2}}\vert\vert\quad{\vert\vert{w}\vert\vert}\\$=∣∣∣∣w∣∣2wTx​+∣∣w∣∣2−b​∣∣∣∣w∣∣
$=\cfrac{\vert\vert{w^Tx+b}\vert\vert}{\vert\vert{w}\vert\vert}=\cfrac{\vert{w^Tx+b}\vert}{\vert\vert{w}\vert\vert}\tag{式4}$=∣∣w∣∣∣∣wTx+b∣∣​=∣∣w∣∣∣wTx+b∣​(式4)

2、SVM原始形式的导出（核心是最大化间隔）

如图所示：

给定一个二分类器数据集$\mathcal{D}=\{(\boldsymbol{x}^{(n)},y^{(n)})\}_{n=1}^N$D={(x(n),y(n))}n=1N​，其中，$y_n\in\{+1,-1\}$yn​∈{+1,−1},如若两类样本线性可分，即存在一个超平面：
$\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b=0\tag{式5}$wTx+b=0(式5)
将两类样本分开，那么对于每个样本都有$y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b)>0$y(n)(wTx(n)+b)>0.
数据集$\mathcal{D}$D中每个样本$\boldsymbol{x}^{(n)}$x(n)到分割超平面的距离为：
$r^{(n)}=\cfrac{\vert\vert{\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b}\vert\vert}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert} =\cfrac{y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b)}{\vert\vert\boldsymbol{w}\vert\vert}\tag{式6}$r(n)=∣∣w∣∣∣∣wTx(n)+b∣∣​=∣∣w∣∣y(n)(wTx(n)+b)​(式6)
定义间隔$r$r为整个数据集$\mathcal{D}$D中所有样本到分割超平面的最短距离：
$r=\min\limits_{n}r^{(n)}.\tag{式7}$r=nmin​r(n).(式7)
如若间隔$r$r越大，则分割超平面对两个数据集的划分越稳定，不容易受到噪声等因素的影响。支持向量机的目标为：找到一个超平面$(\boldsymbol{w}^*,b^*)$(w∗,b∗)使得$r$r最大，即：
$\max\limits_{\boldsymbol{w},b}\qquad{r}\\ s.t.\qquad{\cfrac{y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b)}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert}}\ge{r},\forall_n\in\{1,\cdots,N\}\tag{式8}$w,bmax​rs.t.∣∣w∣∣y(n)(wTx(n)+b)​≥r,∀n​∈{1,⋯,N}(式8)
因为间隔为$r=\cfrac{1}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert}$r=∣∣w∣∣1​,令$\vert\vert\boldsymbol{w}\vert\vert\cdot{r}=1$∣∣w∣∣⋅r=1，则$(式8)$(式8)等价于：
$\max\limits_{\boldsymbol{w},b}\qquad{\cfrac{1}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert^2}}\\ s.t.\qquad{{y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b)}}\ge{1},\forall_n\in\{1,\cdots,N\}\tag{式9}$w,bmax​∣∣w∣∣21​s.t.y(n)(wTx(n)+b)≥1,∀n​∈{1,⋯,N}(式9)
数据集中所有满足${{y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b)}}=1$y(n)(wTx(n)+b)=1的样本点都称之为支持向量。对于一个线性可分的数据集，其分割超平面有很多个，但是间隔最大的超平面是唯一的. 下图给定了支持向量机的最大间隔分割超平面的示例，其中红色样本点为支持向量.

三、SVM参数的学习

将$(式9)$(式9)写成凸优化问题,形式如下:
$\min\limits_{\boldsymbol{w},b} \qquad{\cfrac{1}{2}}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert}^2\tag{式10}$w,bmin​21​∣∣w∣∣2(式10)
$s.t.\qquad{1-y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b)}\le0,\qquad{\forall_{n}\in\{1,\cdots,N\}}$s.t.1−y(n)(wTx+b)≤0,∀n​∈{1,⋯,N}
使用拉格朗日乘数法,$(式10)$(式10)的拉格朗日函数为:
$L(\boldsymbol{w},b,\lambda)=\cfrac{1}{2}{\vert\vert{\boldsymbol{w}}\vert\vert}^2+\sum_{n=1}^{N}\lambda_n(1-y^{(n)}(\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}^{(n)}+b))\tag{式11}$L(w,b,λ)=21​∣∣w∣∣2+n=1∑N​λn​(1−y(n)(wTx(n)+b))(式11)
其中,拉格朗日乘子$\lambda\ge0$λ≥0,计算$L(\boldsymbol{w},b,\lambda)$L(w,b,λ)关于$\boldsymbol{w}$w和$b$b的导数,并分别令为零.得到:
$\boldsymbol{w}=\sum_{n=1}^{N}\lambda_ny^{(n)}\boldsymbol{x}^{(n)}\tag{式12}$w=n=1∑N​λn​y(n)x(n)(式12)
$0=\sum_{n=1}^{N}\lambda_ny^{(n)}\tag{式13}$0=n=1∑N​λn​y(n)(式13)
将$(式12)$(式12)带入到$(式11)$(式11),同时根据$(式13)$(式13),得到拉格朗日对偶函数如下:
$\Gamma(\lambda)=-\cfrac{1}{2}\sum_{n=1}^{N}\sum_{m=1}^{N}\lambda_m\lambda_ny^{(m)}y^{(n)}(\boldsymbol{x}^{(m)})^T\boldsymbol{x}^{(n)}+\sum_{n=1}^{N}\lambda_n \tag{式14}$Γ(λ)=−21​n=1∑N​m=1∑N​λm​λn​y(m)y(n)(x(m))Tx(n)+n=1∑N​λn​(式14)
支持向量机的主优化问题为凸优化问题，满足强对偶性，即主优化问题可以
通过最大化对偶函数$max_{\lambda\ge0}\Gamma(\lambda)$maxλ≥0​Γ(λ)来求解. 对偶函数$\Gamma(\lambda)$Γ(λ)是一个凹函数，因此最大化对偶函数是一个凸优化问题，可以通过多种凸优化方法来进行求解，得到拉格朗日乘数的最优值$\lambda^*$λ∗. 但由于其约束条件的数量为训练样本数量，一般的优化方法代价比较高，因此在实践中通常采用比较高效的优化方法，比如序列最小优化.

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