SVM知识点汇总

标签：smo   约束   idt   es2017   算法   完全   条件   一个   优化   

目录

1. 简单描述SVM（线性可分SVM的求解）

2. 线性SVM

3. 非线性SVM

1. 简单描述SVM

SVM是一个分类算法，通过寻找一个分离超平面，将正负样本分开，并且正负样本到超平面的间隔最大。分离超平面可以用y = wx + b来描述，样本到超平面的相对距离可以用函数间隔r = | wx + b |描述。当y+ = 1, y - = -1时，r = | wx + b | = y( wx + b )。但由于当w,b成比例变化时，超平面不变，但样本到超平面的距离会发生改变，因此改用几何间隔r‘ = y( wx + b）/ ||w||。整个模型可表示如下图：

约束最优化问题，利用拉格朗日对偶性将其转化为对偶问题进行求解。拉格朗日对偶性的求解形式如下：

对照写出SVM问题的拉格朗日函数：

原始问题是极小极大问题，将其转换为对偶问题求解，并且只有当问题满足KKT条件时，可将对偶问题的解作为原始问题的解。

于是SVM问题就变为：

关于拉格朗日算子α的约束优化问题的求解：SMO算法（序列最小最优化）

2. 线性SVM

当样本无法被超平面完全分开时，引入松弛变量，使得不可分的部分样本能被超平面分开。但当松弛变量过大时，SVM分类模型就失去意义了，因此对松弛变量进行惩罚。

这样的线性SVM等价于以下最优化问题：

可以看到等价的这个目标函数是由合页损失函数和正则化项组成的。这种自带正则化项的特性，使得SVM有较好的泛化能力。

实际上大部分问题都不是线性可分问题，同时这样的做法也可以避免线性可分SVM受异常点影响较大的问题。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/chenshan-crystal/p/7618290.html