《机器学习》-- 第六章 支持向量机

本文目录：

• 6.1 间隔和支持向量
• 6.2 原始优化问题到对偶问题
• 6.3 核函数（核方法）
• 6.4 软间隔和正则化
• 6.5 支持向量回归

6、支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。

6.1 间隔和支持向量

6.1.1 函数间隔

6.2 从原始优化问题到对偶问题

这样就将原问题的求最小变成了对偶问题求最大（用对偶这个词还是很形象），接下来便可以先求L对w和b的极小，再求L对α的极大。

（1）首先求L对w和b的极小，分别求L关于w和b的偏导，可以得出：

将上述结果代入L得到：

（2）通过SMO（Sequential Minimal Optimization）算法，对L关于α极大求解α

（3）最后便可以根据求解出的α，计算出w和b，从而得到分类超平面函数。

在对新的点进行预测时，实际上就是将数据点x*代入分类函数f(x)=w'x+b中，若f(x)>0，则为正类，f(x)<0，则为负类，根据前面推导得出的w与b，分类函数如下所示，此时便出现了上面所提到的内积形式。

这里实际上只需计算新样本与支持向量的内积，因为对于非支持向量的数据点，其对应的拉格朗日乘子一定为0，根据最优化理论（K-T条件），对于不等式约束y(w'x+b)-1≥0，满足：

6.2.1 KKT条件

略

6.2.2 SMO优化

略

6.2.3 拉格朗日乘子

略

6.3 核函数（核方法）

由于上述的超平面只能解决线性可分的问题，对于线性不可分的问题，例如：异或问题，我们需要使用核函数将其进行推广。一般地，解决线性不可分问题时，常常采用「映射」的方式，将低维原始空间映射到高维特征空间，使得数据集在高维空间中变得线性可分，从而再使用线性学习器分类。如果原始空间为有限维，即属性数有限，那么总是存在一个高维特征空间使得样本线性可分。若∅代表一个映射，则在特征空间中的划分函数变为：

按照同样的方法，先写出新目标函数的拉格朗日函数，接着写出其对偶问题，求L关于w和b的极大，最后运用SMO求解α。可以得出：

（1）原对偶问题变为：

（2）原分类函数变为：

求解的过程中，只涉及到了高维特征空间中的内积运算，由于特征空间的维数可能会非常大，例如：若原始空间为二维，映射后的特征空间为5维，若原始空间为三维，映射后的特征空间将是19维，之后甚至可能出现无穷维，根本无法进行内积运算了，此时便引出了「核函数」（Kernel）的概念。

因此，核函数可以直接计算隐式映射到高维特征空间后的向量内积，而不需要显式地写出映射后的结果，它虽然完成了将特征从低维到高维的转换，但最终却是在低维空间中完成向量内积计算，与高维特征空间中的计算等效**（低维计算，高维表现）**，从而避免了直接在高维空间无法计算的问题。引入核函数后，原来的对偶问题与分类函数则变为：

（1）对偶问题：

（2）分类函数：

因此，在线性不可分问题中，核函数的选择成了支持向量机的最大变数，若选择了不合适的核函数，则意味着将样本映射到了一个不合适的特征空间，则极可能导致性能不佳。同时，核函数需要满足以下这个必要条件：

由于核函数的构造十分困难，通常我们都是从一些常用的核函数中选择，下面列出了几种常用的核函数：

6.4 软间隔与正则化

现在我们已经知道：当数据线性可分时，直接使用最大间隔的超平面划分；当数据线性不可分时，则通过核函数将数据映射到高维特征空间，使之线性可分。

然而在现实问题中，对于某些情形还是很难处理，例如数据中有「噪声」的情形，噪声数据（「outlier」）本身就偏离了正常位置，但是在前面的SVM模型中，我们要求所有的样本数据都必须满足约束，如果不要这些噪声数据还好，当加入这些outlier后导致划分超平面被挤歪了，对支持向量机的泛化性能造成很大的影响。

为了解决这一问题，我们需要允许某一些数据点不满足约束，即可以在一定程度上偏移超平面，同时使得不满足约束的数据点尽可能少，这便引出了**“软间隔”支持向量机**的概念

* 允许某些数据点不满足约束y(w'x+b)≥1；
* 同时又使得不满足约束的样本尽可能少。

这样优化目标变为：

如同阶跃函数，0/1损失函数虽然表示效果最好，但是数学性质不佳。因此常用其它函数作为“替代损失函数”。

支持向量机中的损失函数为「hinge损失」，引入**“松弛变量”**，目标函数与约束条件可以写为：

其中C为一个参数，控制着目标函数与新引入正则项之间的权重，这样显然每个样本数据都有一个对应的松弛变量，用以表示该样本不满足约束的程度，将新的目标函数转化为拉格朗日函数得到：

按照与之前相同的方法，先让L求关于w，b以及松弛变量的极小，再使用SMO求出α，有：

将w代入L化简，便得到其对偶问题：

将“软间隔”下产生的对偶问题与原对偶问题对比可以发现：新的对偶问题只是约束条件中的α多出了一个上限C，其它的完全相同，因此在引入核函数处理线性不可分问题时，便能使用与“硬间隔”支持向量机完全相同的方法。

6.5 支持向量回归

SVR回归（support vector regression）与SVM分类的区别在于，SVR的样本点最终只有一类，它所寻求的最优超平面不是SVM那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点离着超平面的总偏差最小。

统计上的理解就是：使得所有的数据的类内方差最小，把所有的类的数据看作是一个类。

6.6 核方法

本文项目地址：

https://github.com/firewang/lingweilingyu/blob/master/contents/Machine_Learning_Zhi-Hua_Zhou.md

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参考网址：

• 周志华 著. 机器学习, 北京: 清华大学出版社, 2016年1月.
• https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes