第六章 支持向量機(jī)

間隔與支持向量

分類任務(wù)中捆姜,最基本的思想就是通過超平面,將不同類別的樣本分開迎膜。

超平面就是一個(gè)n維空間向n-1維空間的一個(gè)投影泥技,它比原來空間少一個(gè)自由度。超平面可以通過以下公式描述:
w^Tx+b=0
其中w是法相量磕仅,確定超平面的方向珊豹;b是位移項(xiàng),確定超平面與原點(diǎn)之間的距離榕订。例如:ax+by+cz+d=0為一個(gè)三位空間的平面店茶,(a,b,c)向量就是該平面的法相量,與該平面內(nèi)的任意向量相乘等于零卸亮。

理解了超平面忽妒,我們需要得到最佳的超平面來將樣本進(jìn)行劃分,就是相對于各類樣本都比較居中的平面,就需要通過距離來衡量段直。將超平面標(biāo)記為(w,b)吃溅,那么樣本空間中任意一點(diǎn)x(w,b)的距離為:
r=\frac{\mid w^Tx+b \mid}{\mid\mid w \mid\mid}
如果超平面能夠正確劃分樣本,對于(x_i,y_i) \in D就有:
\begin{cases} w^Tx+b >0,& y_i=+1;\\w^Tx+b<0,&y_i=-1; \end{cases}
通過w,b縮放鸯檬,必有:
\begin{cases} w^Tx+b \geq+1,& y_i=+1;\\w^Tx+b \leq -1,&y_i=-1; \end{cases}
對于樣本中那些使等號成立的點(diǎn)决侈,稱為支持向量,兩類支持向量到超平面距離之和稱為間隔喧务,為:
\gamma =\frac2{\mid\mid w\mid\mid}
想要間隔最大赖歌,即在條件y_i(w^Tx_i+b) \geq1,i=1,2,\dots ,m.下:
max_{w,b}\frac2{\mid\mid w\mid\mid}
最大化||w||^{-1}等價(jià)于最小化||w||^2,重寫上式功茴,即在條件y_i(w^Tx_i+b) \geq1,i=1,2,\dots ,m.下:
min_{w,b}\frac12 \mid\mid w\mid\mid^2

對偶問題

凸函數(shù)是指函數(shù)在一定區(qū)間內(nèi)庐冯,任意亮點(diǎn)之間連線,連線上的任意一點(diǎn)的值坎穿,大于其對應(yīng)自變量處的函數(shù)值展父。可用公式描述為:
f(\lambda x_1+(1-\lambda)x_2)<

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