我是疯子喽

机器学习--分类算法--SVM算法理论

一算法概述

1 点到超平面的几何距离公式

2 算法核心思想

3 算法中几个重要概念

1）线性可分

2）线性不可分

3）间隔

4）划分超平面

5）支持向量

二算法理论

1 线性可分SVM

1）硬间隔SVM算法流程

2）软间隔SVM算法流程

2 线性不可分SVM

1）线性不可分SVM的核心思想

2）核函数

3）线性不可分SVM算法流程（SVM软间隔模型）

3 SVR（不推荐使用）

三 SMO算法

一算法概述

1 点到超平面的几何距离公式

$(x_{0},y_{0})\underset{distance}{\rightarrow }y=w^Tx+b\Rightarrow distance=\frac{|w^Tx_{0}+b|}{||w||_{2}}$

注意：分母为点到超平面的函数距离

2 算法核心思想

第一点：在数据中找到一个超平面，让尽可能多的数据分布在超平面两侧
第二点：距离超平面比较近的点近可能的远离这个超平面

注意：第一点感知器模型也可以做到，但是第二点才是SVM算法的最核心思想

3 算法中几个重要概念

1）线性可分

可以在数据中找到一个超平面将尽可能多的数据二元分开（目标属性标记+1或者-1）

2）线性不可分

无法在数据中找到一个超平面将尽可能多的数据二元分开

注意：但是可以通过低维映射高维空间，使之成为线性可分

3）间隔

样本距离超平面的距离

4）划分超平面

将数据划分开的超平面

5）支持向量

一般认为是距离超平面最近的样本（默认函数距离为1）

二算法理论

1 线性可分SVM

1）硬间隔SVM算法流程

注意：硬间隔要求样本到分割超平面的函数距离大于等于1，对于异常数据很敏感

第一步：假定条件（超平面、支持向量、支持向量距离）

第一点：超平面

$y=w^{T}x+b$

第二点：支持向量

$\left \{ x|w^{T}x+b=\pm 1 \right \}$

第三点：支持向量的间隔

$\frac{|w^{T}x+b|}{||w||_{2}}=\frac{1}{||w||_{2}}$

第二步：目标函数

$\left\{\begin{matrix} max(\frac{1}{||w||_{2}})\\s.t.y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)\geq 1,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.\Rightarrow$ $\left\{\begin{matrix} min(\frac{1}{2}||w||\tfrac{2}{2})\\s.t.1-y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)\leq 0,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.$

第三步：对于有条件约束的目标函数采用泛拉格朗日乘子法进行凸优化

第一点：构建泛拉格朗日函数（泛拉格朗日乘子 $\beta\geq 0$ ），并将原始问题转化为对偶问题

$L(w,b,\beta )=\underset{w,b,\beta }{\arg min}\left \{ \frac{1}{2}||w||^{2}_{2}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}(1-y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)) \right \}$

$\underset{w,b,\beta}{\arg min}(L(w,b,\beta ))\Leftrightarrow \underset{w,b}{min}\left \{ \underset{\beta}{ max}L(w,b,\beta) \right \}\Leftrightarrow \underset{\beta}{max}\left \{\underset{w,b}{ min}L(w,b,\beta) \right \}$

第二点： $L(\beta )$

$L(\beta )=\underset{w,b}{min}\left \{ L(w,b,\beta) \right \}$

$\frac{\partial L(w,b,\beta)}{\partial w}=w-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}=0\Rightarrow w^{*}=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}$

$\frac{\partial L(w,b,\beta)}{\partial b}=-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\Rightarrow \sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0$

$L(\beta )=\underset{w,b}{min}\left \{ L(w,b,\beta) \right \}=\underset{w,b}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}w^{T}x^{(i)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}b+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w-w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-b\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-b\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b}{min}\left \{ -\frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b}{min}\left \{ -\frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}w^{T}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$= -\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{m}\beta_{j}y^{(j)}(x^{(j)})^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}$

$=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)}$

$L(\beta)=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)},s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0$

第三点： $L^{*}(w,b,\beta)$

$L^{*}(w,b,\beta)=\underset{\beta}{max}(L(\beta))=\underset{\beta}{min}(-L(\beta))$

$L^{*}(w,b,\beta)= \left\{\begin{matrix} \underset{\beta}{min}(-L(\beta))\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0 \end{matrix}\right.\Rightarrow$ $L^{*}(w,b,\beta)=\left\{\begin{matrix} min\left \{ \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0 \end{matrix}\right.$

$L^{*}(w,b,\beta)=\left\{\begin{matrix} min\left \{ \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0 \end{matrix}\right.$

第四步：使用SMO算法得到最优解 $\beta^{*}$

第五步：根据 $w,b,\beta$ 关系以及支持向量集合（S个） $\left \{ (x^{s},y^{s})|\beta_{s}> 0 \right \}$ ，更新 $w^{*},b^{*}$

$w^{*}=\sum_{i=1}^{m}\beta _{i}y^{(i)}x^{(i)}$

$b^{*}=\frac{1}{S}\sum _{s=1}^{S}(y^{(s)}-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}(x^{(i)})^{T}x^{(s)})$

第六步：构建最终分类器

$f(x)=sign(w^{*}x+b^{*})$

2）软间隔SVM算法流程

注意：软间隔要求每个样本都引入松弛因子 $\xi$ ，使得样本的函数距离加上松弛因子之后大于等于1，样本的函数距离要求放松了，对异常样本敏感度下降

第一步：假定条件（超平面、支持向量、支持向量距离、松弛因子、惩罚项）

第一点：超平面

$y=w^{T}x+b$

第二点：支持向量（松弛因子 $\xi=0$ ）

$\left \{ x|w^{T}x+b=\pm 1 \right \}$

第三点：支持向量的间隔

$\frac{|w^{T}x+b|}{||w||_{2}}=\frac{1}{||w||_{2}}$

第四点：松弛因子 $\xi(\xi\geq 0)$

松弛因子 $\xi$ 越大，意味者样本的函数距离越小（越接近超平面，甚至越过超平面），但是过大的松弛因子 $\xi$ 会导致分类错误可能性上升，松弛因子的引入是有代价的，需要对其进行惩罚

第五点：惩罚项
对松弛因子 $\xi$ 进行L1惩罚，加入惩罚系数C（超参C>0）
惩罚系数越小，意味者松弛因子越大，分类准确性越低，反之，松弛因子越小，分类准确性越高

第二步：目标函数

$\left\{\begin{matrix} max(\frac{1}{||w||_{2}})+C\sum_{i=1}^{m}\xi _{i}\\s.t.y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)+\xi \geq 1,i=1,2,...,m\\s.t.\xi _{i}\geq 0,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.\Rightarrow$ $\left\{\begin{matrix} min(\frac{1}{2}||w||\tfrac{2}{2})+C\sum_{i=1}^{m}\xi _{i}\\s.t.1-\xi-y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)\leq 0 ,i=1,2,...,m\\s.t.-\xi _{i}\leq 0 \end{matrix}\right.$

第三步：对于有条件约束的目标函数采用泛拉格朗日乘子法进行凸优化

第一点：构建泛拉格朗日函数（泛拉格朗日乘子 $\beta\geq 0,\mu \geq 0$ ），并将原始问题转化为对偶问题

$L(w,b,\xi ,\beta,\mu )=\underset{w,b,\xi ,\beta,\mu }{\arg min}\left \{ \frac{1}{2}||w||^{2}_{2}+C\sum_{i=1}^{m}\xi _{i}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}(1-\xi _{i}-y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b))-\sum_{i=1}^{m}\mu _{i}\xi _{i} \right \}$

$\underset{w,b,\xi ,\beta,\mu }{\arg min}(L(w,b,\xi ,\beta,\mu ))\Leftrightarrow \underset{w,b,\xi }{min}\left \{ \underset{\beta,\mu}{ max}L(w,b,\beta) \right \}\Leftrightarrow \underset{\beta,\mu}{max}\left \{\underset{w,b,\xi }{ min}L(w,b,\beta) \right \}$

第二点： $L(\beta,\mu )$

$L(\beta,\mu )=\underset{w,b,\xi}{min}\left \{ L(w,b,\xi ,\beta,\mu ) \right \}$

$\frac{\partial L(w,b,\xi ,\beta,\mu )}{\partial w}=w-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}=0\Rightarrow w^{*}=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}$

$\frac{\partial L(w,b,\xi ,\beta,\mu )}{\partial b}=-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\Rightarrow \sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0$

$\frac{\partial L(w,b,\xi ,\beta,\mu )}{\partial \xi_{i} }=C-\beta _{i}-\mu _{i}=0\Rightarrow C-\beta _{i}-\mu _{i}=0,i=1,2,...,m$

$L(\beta,\mu )=\underset{w,b,\xi }{min}\left \{ L(w,b,\xi ,\beta,\mu ) \right \}$

$=\underset{w,b,\xi}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w+C\sum_{i=1}^{m}\xi _{i}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}\xi _{i}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}w^{T}x^{(i)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}b+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} -\sum_{i=1}^{m}\mu _{i}\xi _{i}\right \}$

$=\underset{w,b,\xi}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}\xi _{i}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}w^{T}x^{(i)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}b+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} +\sum_{i=1}^{m}(C-\mu _{i})\xi _{i}\right \}$

$=\underset{w,b,\xi}{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}w^{T}x^{(i)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}b+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b,\xi }{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}w-w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-b\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b,\xi }{min}\left \{ \frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}-b\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b,\xi }{min}\left \{ -\frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$=\underset{w,b,\xi }{min}\left \{ -\frac{1}{2}w^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}w^{T}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}$

$= -\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{m}\beta_{j}y^{(j)}(x^{(j)})^{T}\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}x^{(i)}+\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}$

$=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)}$

$L(\beta,\mu )=L(\beta)=\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)},s.t.\left\{\begin{matrix} \sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\\C-\beta_{i}-\mu_{i} =0,i=1,2,...,m\end{matrix}\right.$

第三点： $L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )$

$L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )=\underset{\beta,\mu }{max}(L(\beta,\mu ))=\underset{\beta}{max}(L(\beta))=\underset{\beta}{min}(-L(\beta))$

$L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )= \left\{\begin{matrix} \underset{\beta}{min}(-L(\beta))\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\\s.t.C-\beta _{i}-\mu _{i}=0,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.$ $\Rightarrow L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )=\left\{\begin{matrix} min\left \{ \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}(x^{(i)})^{T}x^{(j)}-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\\s.t.0\leq \beta _{i}\leq C,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.$

第四步：使用SMO算法得到最优解 $\beta^{*}$

第五步：根据 $w,b,\xi ,\beta,\mu$ 关系以及支持向量集合（S个） $\left \{ (x^{s},y^{s})|\0<\beta_{s}< C \right \}$ ，更新 $w^{*},b^{*}$

注意：支持向量满足如下关系推导

$\Rightarrow \xi _{i}=0\Rightarrow \left\{\begin{matrix} \mu _{i}> 0\Rightarrow \beta _{i}< C\\ 1-\xi _{i}-y^{(i)}(w^{T}x+b)=0\Rightarrow \beta _{i}> 0 \end{matrix}\right.\Rightarrow 0< \beta _{i}< C$

$w^{*}=\sum_{i=1}^{m}\beta _{i}y^{(i)}x^{(i)}$

$b^{*}=\frac{1}{S}\sum _{s=1}^{S}(y^{(s)}-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}(x^{(i)})^{T}x^{(s)})$

第六步：构建最终分类器

$f(x)=sign(w^{*}x+b^{*})$

2 线性不可分SVM

1）线性不可分SVM的核心思想

无法找到超平面将数据尽可能多分布在超平面两侧，引入核函数可以将低维度特征映射到高维度空间中，以实现线性可分，从而使用硬间隔或者软间隔SVM模型

2）核函数

第一点：常用的核函数 $K(x,z)=\phi (x)\phi (z)$

线性核函数（不推荐使用）

多项式核函数（ $\gamma ,r,d$ 属于超参，不推荐使用）

$K(x,z)=(\gamma xz+r)^{d}$

高斯核函数（ $\gamma(\gamma > 0)$ 属于超参，推荐使用）

$K(x,z)=e^{-\gamma ||x-z||\tfrac{2}{2}}$

Sigmoid核函数（ $\gamma ,r$ 属于超参，不推荐使用）

$K(x,z)=tanh(\gamma xz+r)$

第二点：核函数的优势 $K(x,z)=\phi (x)\phi (z)$

低维度特征映射到高维度空间中
避免高维度恐怖的内积运算，变成低维度的内积运算
核函数重要性质：

第三点：证明高斯核函数，把低维度特征映射到高维度特征（令：）

$K(x,z)=e^{-\gamma ||x-z||\tfrac{2}{2}}=e^{-\gamma (x-z)^{T}(x-z)}=e^{-\gamma (x^{T}x-x^{T}z-z^{T}x+z^{T}z)}$

$=e^{-\gamma (||x||_{2}^{2}+||z||_{2}^{2}-x^{T}z-z^{T}x)}=e^{-\gamma (||x||_{2}^{2}+||z||_{2}^{2}-2x^{T}z)}=e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}e^{-\gamma ||z||_{2}^{2}}e^{2\gamma x^{T}z}$

$=e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}e^{-\gamma ||z||_{2}^{2}}\sum_{i=1}^{+\infty }\frac{(2\gamma x^{T}z)^{i}}{i!}$ （使用泰勒公式）

$=\sum_{i=1}^{+\infty }e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}e^{-\gamma ||z||_{2}^{2}}\sqrt{\frac{(2\gamma)^{i}}{i!}}\sqrt{\frac{(2\gamma)^{i}}{i!}}||x||_{2}^{i}||z||_{2}^{i}$

$=\sum_{i=1}^{+\infty }e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}\sqrt{\frac{(2\gamma)^{i}}{i!}}||x||_{2}^{i}*e^{-\gamma ||z||_{2}^{2}}\sqrt{\frac{(2\gamma)^{i}}{i!}}||z||_{2}^{i}$

$=\phi (x)\phi (z)$

注意： $\phi (x)$ 将从低维度特征转换为高维度特征

$\phi (x)=\sum_{i=1}^{+\infty }e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}\sqrt{\frac{(2\gamma)^{i}}{i!}}||x||_{2}^{i}=e^{-\gamma ||x||_{2}^{2}}(1,\sqrt{\frac{2\gamma }{i}}||x||_{2},\sqrt{\frac{2\gamma }{i}}||x||_{2}^{2},....,\sqrt{\frac{2\gamma }{i}}||x||_{2}^{+\infty })$

第四点：核函数可以自定义，但是需要满足条件

核函数必须是正定核函数，换言之，gram矩阵（格拉姆矩阵）为半正定矩阵

$gram=\begin{bmatrix} K(x_{1}z_{1}),K(x_{1}z_{2}),K(x_{1}z_{3}),...,K(x_{1}z_{n})\\ K(x_{2}z_{1}),K(x_{2}z_{2}),K(x_{2}z_{3}),...,K(x_{2}z_{n}) \\ ... \\ K(x_{n}z_{1}),K(x_{n}z_{2}),K(x_{n}z_{3}),...,K(x_{n}z_{n}) \end{bmatrix}$

3）线性不可分SVM算法流程（SVM软间隔模型）

第一步：引入核函数，将低维度特征映射到高维度空间中

第二步：需要优化的目标函数 $L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )$ （直接使用软间隔模型中需要优化的目标函数）

$L^{*}(w,b,\xi ,\beta,\mu )=\left\{\begin{matrix} min\left \{ \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{m}\beta_{i}\beta_{j}y^{(i)}y^{(j)}K(x^{(i)},x^{(j)})-\sum_{i=1}^{m}\beta_{i} \right \}\\ s.t.\sum_{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}=0\\s.t.0\leq \beta _{i}\leq C,i=1,2,...,m \end{matrix}\right.$

第三步：使用SMO算法得到最优解 $\beta^{*}$

第五步：根据 $w,b,\xi ,\beta,\mu$ 关系以及支持向量集合（S个） $\left \{ (x^{s},y^{s})|\0<\beta_{s}< C \right \}$ ，更新 $w^{*},b^{*}$

注意：支持向量满足如下关系推导

$w^{*}=\sum_{i=1}^{m}\beta _{i}y^{(i)}x^{(i)}$

$b^{*}=\frac{1}{S}\sum _{s=1}^{S}(y^{(s)}-\sum _{i=1}^{m}\beta_{i}y^{(i)}(x^{(i)})^{T}x^{(s)})$

第六步：构建最终分类器

$f(x)=sign(w^{*}x+b^{*})$

3 SVR（不推荐使用）

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三 SMO算法

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2 线性不可分SVM

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三 SMO算法

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