解密SVM系列(二):SVM的理论基础(转载)

解密SVM系列(二):SVM的理论基础     原文博主讲解地太好了  收藏下

解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件,这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分。

一个简单的二分类问题如下图: 
解密SVM系列(二):SVM的理论基础(转载) 
我们希望找到一个决策面使得两类分开,这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好,知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道,这里的问题和那里的一样,也是找权值。在那里,我们是根据每一个样本的输出值与目标值得误差不断的调整权值W和b来求得最终的解的。当然这种求解最优的方式只是其中的一种方式。那么SVM的求优方式是怎样的呢?

这里我们把问题反过来看,假设我们知道了结果,就是上面这样的分类线对应的权值W和b。那么我们会看到,在这两个类里面,是不是总能找到离这个线最近的点,向下面这样: 
解密SVM系列(二):SVM的理论基础(转载) 
然后定义一下离这个线最近的点到这个分界面(线)的距离分别为d1,d2。那么SVM找最优权值的策略就是,先找到最边上的点,再找到这两个距离之和D,然后求解D的最大值,想想如果按照这个策略是不是可以实现最优分类,是的。好了还是假设找到了这样一个分界面WTX+b=0,那么做离它最近的两类点且平行于分类面,如上面的虚线所示。好了再假设我们有这两个虚线,那么真实的分界面我们认为正好是这两个分界面的中间线,这样d1就等于d2了。因为真实的分界面为WTX+b=0,那么就把两个虚线分别设置为WTX+b=1WTX+b=1可以看到虚线相对于真实面只是上下移动了1个单位距离,可能会说你怎么知道正好是一个距离?确实不知道,就假设上下是k个距离吧,那么假设上虚线现在为WTX+b=k,两边同时除k可以吧,这样上虚线还是可以变成WT1X+b1=1,同理下虚线也可以这样,然后他们的中线就是WT1X+b1=0吧,可以看到从k到1,权值无非从w变化到w1,b变到b1,我在让w=w1,b=b1,不是又回到了起点吗,也就是说,这个中间无非是一个倍数关系。所以我们只需要先确定使得上下等于1的距离,再去找这一组权值,这一组权值会自动变化到一定倍数使得距离为1的。

好了再看看D=d1+d2怎么求吧,假设分界面WTX+b=0,再假设X是两维的,那么分界面再细写出来就是:w1x1+w2x2+b=0。上分界线:w1x1+w2x2+b=1,这是什么,两条一次函数(y=kx+b)的曲线是不是,那么初中就学过两直线的距离吧,d=|c2c1|w21+w22−−−−−−−√=1||W||

这里W=(w1,w2),是个向量,||W||为向量的距离,那么||W||2=WTW。下界面同理。这样D=d1+d2=2||W||=2WTW−−−−−√2WTW,要使D最大,就要使分母最小,这样优化问题就变为min(12WTW),乘一个系数0.5没影响,但是在后面却有用。

我们知道,如果一个一次函数分界面为WTX+b=0,那么线上方的x可以使得WTX+b>0,下方的x可以使得WTX+b<0吧,那么对于上界面以上的点就有WTX+b>1,下界面以下的点就有WTX+b<1。我们现在再假设上界面以上的点的分类标签为1,下界面以下的点的分类标签为-1。那么这两个不等式再分别乘以他们的标签会怎么样?是不是可以统一为yi(WTxi+b)1了(这也是为什么SVM在使用之前为什么要把两类标签设置为+1,-1,而不是0,1等等之类的了)。好了假设分界面一旦确定,是不是所有点都得满足这个关系。那么最终的带约束的优化问题转化为: 

min12WTWs.t.yi(Wxi+b)1

把约束条件换成小于号的形式:

s.t.1yi(Wxi+b)0

注意的是这可不是一个约束条件,而是对所有的每个样本xi都有一个这样的约束条件。 
转换到这种形式以后是不是很像上节说到的KKT条件下的优化问题了,就是这个。但是有一个问题,我们说上节的KKT是在凸函数下使用的,那么这里的目标函数是不是呢?答案是的,想想WTW,函数乘出来应该很单一,不能有很多极点,当然也也可以数学证明是的。

 

好了那样的话就可以引入拉格朗日乘子法了,优化的目标变为: 

L(w,b,α)=12wTw+α1h1(x)+...+αnhn(x)=12wTwα1[y1(wx1+b)1]...αn[yn(wxn+b)1]=12wTwi=1Nαiyi(wxi+b)+i=1Nαi


然后要求这个目标函数最优解,求导吧, 

Lw=wi=1Nαiyixi=0w=i=1NαiyixiLb=i=1Nαiyi=0i=1Nαiyi=0


这两个公式非常重要,简直是核心公式。 
求导得到这个应该很简单吧,那我问你为什么WTW对w求导是w呢?如果你知道,那么你很厉害了,反正开始我是一直没转过来。其实说起来也很简单,如果光去看看为什么求导以后,转置就没了,不太好想明白,设想一下假设现在是二维样本点,也就是最终的W=(w1,w2),那么WTW=w1w1+w2w2那么对w1求导就是2w1,对w2就是2w2,这样写在一起就是对w求导得到(2w1,2w2)=2w了,然后乘前面一个1/2(这也就是为什么要加一个1/2),就变成w了。

 

好了得到上面的两个公式,再带回L中把去w和b消掉,你又可能发现,w确实可以消,因为有等式关系,那b怎么办?上述对b求导的结果竟然不含有b,上天在开玩笑吗?其实没有,虽然没有b,但是有那个求和为0呀,带进去你会惊人的发现,b还真的可以消掉,就是因为了那个等式。简单带下: 

W(α)=L(w,b,α)=12(i=1Nαiyixi)T(j=1Nαjyjxj)i=1Nαiyi((i=1Nαiyixi)xi+b)+i=1Nαi=12(i,j=1Nαiyiαjyjxixj)i,j=1Nαiyiαjyjxixj+bi=1Nαiyi+i=1Nαi=12(i,