一文帶你快速讀懂支持向量機 SVM 算法

簡介

支持向量機基本上是最好的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法了。最開始接觸SVM是去年暑假的時候，老師要求交《統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論》的報告，那時去網(wǎng)上下了一份入門教程，里面講的很通俗，當(dāng)時只是大致了解了一些相關(guān)概念。

這次斯坦福提供的學(xué)習(xí)材料，讓我重新學(xué)習(xí)了一些SVM知識。我看很多正統(tǒng)的講法都是從VC 維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理出發(fā)，然后引出SVM什么的，還有些資料上來就講分類超平面什么的。

這份材料從前幾節(jié)講的logistic回歸出發(fā)，引出了SVM，既揭示了模型間的聯(lián)系，也讓人覺得過渡更自然。

重新審視logistic回歸

Logistic回歸目的是從特征學(xué)習(xí)出一個0/1分類模型，而這個模型是將特性的線性組合作為自變量，由于自變量的取值范圍是負(fù)無窮到正無窮。

因此，使用logistic函數(shù)（或稱作sigmoid函數(shù)）將自變量映射到(0,1)上，映射后的值被認(rèn)為是屬于y=1的概率。

形式化表示就是

假設(shè)函數(shù)

其中x是n維特征向量，函數(shù)g就是logistic函數(shù)。

的圖像是

可以看到，將無窮映射到了(0,1)。

而假設(shè)函數(shù)就是特征屬于y=1的概率。

當(dāng)我們要判別一個新來的特征屬于哪個類時，只需求，若大于0.5就是y=1的類，反之屬于y=0類。

再審視一下，發(fā)現(xiàn)只和有關(guān)，>0，那么，g(z)只不過是用來映射，真實的類別決定權(quán)還在。還有當(dāng)時，=1，反之=0。

如果我們只從出發(fā)，希望模型達(dá)到的目標(biāo)無非就是讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)中y=1的特征，而是y=0的特征。

Logistic回歸就是要學(xué)習(xí)得到，使得正例的特征遠(yuǎn)大于0，負(fù)例的特征遠(yuǎn)小于0，強調(diào)在全部訓(xùn)練實例上達(dá)到這個目標(biāo)。

圖形化表示如下：

中間那條線是，logistic回顧強調(diào)所有點盡可能地遠(yuǎn)離中間那條線。學(xué)習(xí)出的結(jié)果也就中間那條線。

考慮上面3個點A、B和C。從圖中我們可以確定A是×類別的，然而C我們是不太確定的，B還算能夠確定。這樣我們可以得出結(jié)論，我們更應(yīng)該關(guān)心靠近中間分割線的點，讓他們盡可能地遠(yuǎn)離中間線，而不是在所有點上達(dá)到最優(yōu)。

因為那樣的話，要使得一部分點靠近中間線來換取另外一部分點更加遠(yuǎn)離中間線。我想這就是支持向量機的思路和logistic回歸的不同點，一個考慮局部（不關(guān)心已經(jīng)確定遠(yuǎn)離的點），一個考慮全局（已經(jīng)遠(yuǎn)離的點可能通過調(diào)整中間線使其能夠更加遠(yuǎn)離）。這是我的個人直觀理解。

形式化表示

我們這次使用的結(jié)果標(biāo)簽是y=-1,y=1，替換在logistic回歸中使用的y=0和y=1。同時將替換成w和b。

以前的，其中認(rèn)為。現(xiàn)在我們替換為b，后面替換為（即）。這樣，我們讓，進一步。

也就是說除了y由y=0變?yōu)閥=-1，只是標(biāo)記不同外，與logistic回歸的形式化表示沒區(qū)別。再明確下假設(shè)函數(shù)

上一節(jié)提到過我們只需考慮的正負(fù)問題，而不用關(guān)心g(z)，因此我們這里將g(z)做一個簡化，將其簡單映射到y(tǒng)=-1和y=1上。映射關(guān)系如下：

函數(shù)間隔（functional margin）和幾何間隔（geometric margin）

給定一個訓(xùn)練樣本，x是特征，y是結(jié)果標(biāo)簽。i表示第i個樣本。我們定義函數(shù)間隔如下：

可想而知，當(dāng)時，在我們的g(z)定義中，，的值實際上就是。反之亦然。

為了使函數(shù)間隔最大（更大的信心確定該例是正例還是反例），當(dāng)時，應(yīng)該是個大正數(shù)，反之是個大負(fù)數(shù)。因此函數(shù)間隔代表了我們認(rèn)為特征是正例還是反例的確信度。

繼續(xù)考慮w和b，如果同時加大w和b，比如在前面乘個系數(shù)比如2，那么所有點的函數(shù)間隔都會增大二倍，這個對求解問題來說不應(yīng)該有影響，因為我們要求解的是，同時擴大w和b對結(jié)果是無影響的。

這樣，我們?yōu)榱讼拗苭和b，可能需要加入歸一化條件，畢竟求解的目標(biāo)是確定唯一一個w和b，而不是多組線性相關(guān)的向量。這個歸一化一會再考慮。

剛剛我們定義的函數(shù)間隔是針對某一個樣本的，現(xiàn)在我們定義全局樣本上的函數(shù)間隔

說白了就是在訓(xùn)練樣本上分類正例和負(fù)例確信度最小那個函數(shù)間隔。

接下來定義幾何間隔

假設(shè)我們有了B點所在的分割面。任何其他一點，比如A到該面的距離以表示，假設(shè)B就是A在分割面上的投影。

我們知道向量BA的方向是（分割面的梯度），單位向量是。A點是，所以B點是x=（利用初中的幾何知識），帶入得，

進一步得到

實際上就是點到平面距離。

再換種更加優(yōu)雅的寫法：

當(dāng)時，不就是函數(shù)間隔嗎？是的，前面提到的函數(shù)間隔歸一化結(jié)果就是幾何間隔。

他們?yōu)槭裁磿粯幽?？因為函?shù)間隔是我們定義的，在定義的時候就有幾何間隔的色彩。同樣，同時擴大w和b，w擴大幾倍，就擴大幾倍，結(jié)果無影響。同樣定義全局的幾何間隔

最優(yōu)間隔分類器（optimal margin classifier）

回想前面我們提到我們的目標(biāo)是尋找一個超平面，使得離超平面比較近的點能有更大的間距。也就是我們不考慮所有的點都必須遠(yuǎn)離超平面，我們關(guān)心求得的超平面能夠讓所有點中離它最近的點具有最大間距。

形象的說，我們將上面的圖看作是一張紙，我們要找一條折線，按照這條折線折疊后，離折線最近的點的間距比其他折線都要大。形式化表示為：

這里用=1規(guī)約w，使得是幾何間隔。

到此，我們已經(jīng)將模型定義出來了。如果求得了w和b，那么來一個特征x，我們就能夠分類了，稱為最優(yōu)間隔分類器。接下的問題就是如何求解w和b的問題了。

由于不是凸函數(shù)，我們想先處理轉(zhuǎn)化一下，考慮幾何間隔和函數(shù)間隔的關(guān)系，，我們改寫一下上面的式子：

這時候其實我們求的最大值仍然是幾何間隔，只不過此時的w不受的約束了。然而這個時候目標(biāo)函數(shù)仍然不是凸函數(shù)，沒法直接代入優(yōu)化軟件里計算。我們還要改寫。

前面說到同時擴大w和b對結(jié)果沒有影響，但我們最后要求的仍然是w和b的確定值，不是他們的一組倍數(shù)值，因此，我們需要對做一些限制，以保證我們解是唯一的。

這里為了簡便我們?nèi)?img src="https://file.elecfans.com/web2/M00/12/4D/pYYBAGEnQ1qARWS6AAABLmiOTds980.png" alt="b1d495d0-f846-11eb-9bcf-12bb97331649.png" />。這樣的意義是將全局的函數(shù)間隔定義為1，也即是將離超平面最近的點的距離定義為。由于求的最大值相當(dāng)于求的最小值，因此改寫后結(jié)果為：

這下好了，只有線性約束了，而且是個典型的二次規(guī)劃問題（目標(biāo)函數(shù)是自變量的二次函數(shù)）。代入優(yōu)化軟件可解。

到這里發(fā)現(xiàn)，這個講義雖然沒有像其他講義一樣先畫好圖，畫好分類超平面，在圖上標(biāo)示出間隔那么直觀，但每一步推導(dǎo)有理有據(jù)，依靠思路的流暢性來推導(dǎo)出目標(biāo)函數(shù)和約束。

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轉(zhuǎn)自：JerryLead

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