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首次听说SVM是在实验室的科研进展报告上听杨宝华老师提到过，当时听得云里雾里，觉得非常的高大上。随后在辜丽川老师的人工智能作业上我也选择介绍SVM。但都是浅显的认识，没有继续深入。最近看了Andrew Ng的讲义和v_JULY_v大神的博文《》才算对基本概念有所了解。

简介

SVM是Support Vector Machine的缩写，中文翻译为“支持向量机”，由Vapnik在1992年首次提出，是一种监督学习分类算法。它将n维空间上的点用n-1维超平面分隔，并且使得不同类型的点到该超平面的距离最大。

一、   决策边界（Decision boundary）

在处理机器学习的分类问题时，一条超曲面将样本划分为两个不同的部分，每个部分即是各代表一个类，而这条超曲面就称为样本的决策边界。

在logistic回归中，样本被线性方程分为两个不同的类，再将该映射至sigmoid函数上得到。当模型建立后，输入新的样本，当时（或者时），我们认为该样本属于一个类，而时，样本属于另外一个类。

下面两个图就是两类样本被一个线性决策边界划分成两个部分，边界的两侧样本分别属于不同的类。这个决策边界是可用线性函数表示，因此为线性决策边界。

而对于下面这样两类数据，它们的决策边界就不能用线性函数表示了，因此为线性不可分。

二、   分类器

我们假设类标签值，定义分类器为：

当时，，否则。其中，表示关于x的线性函数，而b表示改线性函数的常数项。

通过这个分类器，可以将n维的样本通过超平面分为+1和-1两类。但是将样本分为两类的决策边界可以有无数种，我们的目标是寻求间隔最大的超平面决策边界。

三、   函数间隔和几何间隔

（1）函数间隔（functional margin）

假定的训练样本为，那么定义点的函数间隔为：

如果，我们期望为尽可能大的正数，以保证函数间隔尽可能大；相反，若我们期望为尽可能大的负数，以保证函数间隔尽可能大。

我们定义所有样本的最小函数间隔为：

然而，若将w和b的值都等比例扩大，比如都扩大3倍，变为3w和3b，那么决策边界将没有变化，而相应的函数间隔却扩大了3倍，因此，仅仅利用函数间隔不能客观有效的度量各点和分隔超平面的距离。我们可以通过将法向量加以约束的方法解决上面存在的问题。下面引入几何间隔：

（2）几何间隔

我们通过下图介绍几何间隔：

假设样本的分隔平面为，如果样本A（特征值为）做垂线至分隔平面交于点B，那么，线段AB长度即为点的几何间隔，记作。下面推导的值：

w为垂直于分隔超平面的法向量，那么就表示单位法向量（其中表示向量w的二阶范数）。上图中B点的坐标可以表示为：，又因为B点在该超平面上，从而满足：

由上式可得：

但是此时求出的值可能为正也可能为负（由的正负性决定），又由于，因此，稍加修正即得到的绝对值：

假如令，那么函数间隔与几何间隔相等。这是，即使将w和b按比例扩大或者缩小，的值不会因此改变。

最后定义所有样本的最小几何间隔为：

四、最大间隔分类器

假设训练集线性可分，我们的目的是通过某种优化方法，使得超平面距离数据点的几何间隔尽可能大，以使分类的确信度更高。

根据要求，可以将需要优化的问题表达成以下目标函数和约束条件：

若需要使几何间隔最大，要确保训练集中所有点到超平面的几何间隔都不小于，而为了确保函数间隔和几何间隔相等。

如果上述优化问题可以直接得出，那么事情就已经完成了。然而，是一个非凸约束，目标函数不能直接求出，因此，我们只能将目标函数和约束条件转换为以下对偶问题：

此时，以上的优化问题就转化为了一个二次的目标函数和线性的约束条件，属于凸二次规划问题。（东西太多了，先写到这里，下一篇将介绍拉格朗日对偶问题、KKT条件和优化分类器）。