SVM的基本思想

一、SVM的基本思想

SVM的基本思想是在样本的向量空间中寻找一个超平面，使得两类样本被分割在平面的两端。这样的平面理论上有无穷多个，但SVM的目标是找到一个最优的超平面，即两侧距离超平面最近的样本点到超平面的距离被最大化的超平面。这个最优的超平面所对应的判别模型即为支持向量机。距离超平面最近的样本点被称为支持向量。

二、线性可分情况下的SVM求解

1. 问题转化：

   对于线性可分的情况，SVM的求解可以转化为一个凸优化问题。具体来说，就是找到一个超平面（wx+b=0），使得两类样本点分别位于该平面的两侧，并且距离该平面最近的样本点到平面的距离最大化。

2. 函数间隔和几何间隔：

   • 函数间隔：对于给定的超平面和样本点，样本点到超平面的函数间隔定义为y(wx+b)。但是，函数间隔存在一个问题，即当w和b成倍增加时，函数值也会成倍增加，而超平面并没有改变。因此，需要引入几何间隔。
   • 几何间隔：几何间隔是样本点到超平面的真正距离。它通过对w进行约束（通常假设w的模为1），然后计算样本点到超平面的垂直距离来得到。

3. 优化问题：

   SVM的目标是最大化几何间隔，这可以转化为一个优化问题。具体来说，就是最小化w的模的平方（即||w||^2/2），同时满足所有样本点到超平面的函数间隔大于等于1的约束条件。这个优化问题可以表示为：

其中，n是样本点的数量，x_i和y_i分别是第i个样本点的特征向量和标签。

1. 拉格朗日乘子法和对偶问题：

   为了求解上述优化问题，可以使用拉格朗日乘子法将其转化为一个无约束的优化问题。具体来说，就是引入拉格朗日乘子α_i（i=1,2,...,n），然后构造拉格朗日函数：

接着，对拉格朗日函数分别求w和b的偏导数，并令其等于0，可以得到w和b的表达式（这些表达式中包含了α_i）。然后，将w和b的表达式代入拉格朗日函数，得到一个新的函数（即拉格朗日对偶函数），该函数只包含α_i作为变量。最后，求解这个新的函数的最大值（即对偶问题的解），就可以得到原始优化问题的解。

1. KKT条件和支持向量：

   在求解对偶问题的过程中，需要满足KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker条件）。这些条件包括：

   • α_i≥0
   • y_i(wx_i+b)-1≥0
   • α_i(y_i(wx_i+b)-1)=0

   其中，第三个条件表明，只有当样本点位于间隔边界上（即y_i(wx_i+b)=1）时，对应的α_i才可能不为0。这些位于间隔边界上的样本点就是支持向量。

2. 求解α_i：

   通过对偶问题，可以求解出α_i的值。然后，利用α_i和样本点的特征向量x_i，可以求解出w和b的值（通过w的表达式和任意一个支持向量）。

3. 决策函数：

   最后，可以得到SVM的决策函数：f(x)=sign(wx+b)。对于新的样本点x，将其代入决策函数，就可以得到其所属的类别。

三、线性不可分情况下的SVM求解

对于线性不可分的情况，SVM通过引入核函数将样本点映射到高维空间，使得在高维空间中样本点变得线性可分。然后，在高维空间中应用线性可分情况下的SVM求解方法。

1. 核函数：

   核函数的作用是将原始输入空间中的样本点映射到新的特征空间（通常是高维空间）。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核（也称为高斯核）等。选择合适的核函数对于SVM的性能至关重要。

2. 映射后的优化问题：

   在引入核函数后，原始的优化问题中的x_i和x_j（表示两个样本点的特征向量）需要被替换为φ(x_i)和φ(x_j)（表示映射后的特征向量）。然后，在新的特征空间中应用线性可分情况下的SVM求解方法。

3. 软间隔和松弛变量：

   对于线性不可分的情况，通常允许某些样本点被错误分类（即位于间隔边界以内或另一侧）。这可以通过引入软间隔和松弛变量来实现。具体来说，就是在优化问题中添加一个惩罚项（即松弛变量的平方和乘以一个正数C），以允许一定的分类错误。同时，约束条件也相应地进行调整（即允许函数间隔小于1）。

4. 求解过程：

   软间隔情况下的SVM求解过程与线性可分情况类似，但需要对拉格朗日函数、KKT条件等进行相应的调整。最终，可以求解出α_i、w和b的值，并得到决策函数。

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