支持向量机（SVM）（五）--软间隔

上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b

但是当出现下图实例时，一些异常点导致的线性不可分

针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。

回顾硬间隔时优化目标：

min $\frac{1}{2}\left \| w_{2} \right \|_{2}^{2}$ 

 $s.t y_{i}(w\cdot x_{i}+b)≥1$

在软间隔中，我们给每个样本点的函数距离减去了一个松弛变量（ slack variable）：

$y_{i}(w\cdot x_{i}+b)≥1-\xi $

且$\xi≥0$

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Tips：

如何理解软间隔的几何含义？

原本我们希望有所的点到超平面的几何距离≥1，最后简化为函数距离。（这里不懂回顾线性SVM）

那么在超平面一侧的样本到超平面的函数距离最小为1，当减去$\xi$时，表明允许部分样本跨越支持向量，向着另一侧出发。

$\xi$还可以理解为离群点在另一侧时，该点到支持向量的函数距离。这样就引入了线性不可分问题。

文末有详细的讨论过程。

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但是这个松弛变量的加入是有代价的，我们在优化目标中加入了惩罚项（这里惩罚项可以看做是正则化）

min $\frac{1}{2}\left \| w_{2} \right \|_{2}^{2}+C\sum \xi _{i}$ 

 $s.t y_{i}(w\cdot x_{i}+b)≥1-\xi$

   $\xi≥0$

这里C>0，C越大表示我们对误分类惩罚越大，C可以根据样本点中重要程度调整。

 

 优化目标函数：

$L(w,b,\xi ,\alpha ,\mu )=\frac{1}{2}\left \| w \right \|_{2}^{2}+C\sum \xi _{i}-\sum \alpha _{i}\left [ y_{i}(w\cdot x_{i}+b)-1+\xi _{i} \right ]-\sum\mu _{i} \xi _{i}$

其中$\mu _{i}>0, \alpha _{i}>0$.（此处为什么大于零不懂去看KKT条件）

 优化目标变成：

和线性SVM一样，对$w,b,\xi $求偏导

$\frac{\partial L}{\partial w}=0\Rightarrow w = \sum a_{i}y_{i}x_{i}$

$\frac{\partial L}{\partial b}=0\Rightarrow b = \sum a_{i}y_{i}$

$\frac{\partial L}{\partial \xi }=0\Rightarrow C-\alpha _{i}-\mu _{i}\Rightarrow C=\alpha _{i}+\mu _{i}$

带入L中，推导过程如下图（又是不知羞耻的盗图QAQ）：

发现一件神奇的事情，这里最后的化解结果和线性SVM一模一样，当然总得有不一样的地方，就是约束条件

现在的优化目标如下：

$\underset{a}{max}=-\frac{1}{2}\sum \sum a_{i}a_{j}y_{i}y_{j}x_{i}\cdot x_{j}+\sum a_{i}$

 　　　　　　　　$s.t \sum a_{i}y_{i}=0       （1）$

 　　　　　　　   $C=\alpha _{i}+\mu _{i}    （2）$

　　　　　　　    $\mu _{i}>0, \alpha _{i}>0 （3）$

由约束条件2和3可以得到$0\leqslant \alpha _{i}\leqslant C$

最后的优化目标成为：

$\underset{a}{min}=\frac{1}{2}\sum \sum a_{i}a_{j}y_{i}y_{j}\phi(x_{i}) \cdot\phi(x_{j})-\sum a_{i}$

　　　　　　　　$s.t \sum a_{i}y_{i}=0$

　　　　　　　　$0\leqslant \alpha _{i}\leqslant C$

 

 

与线性SVM相比仅仅多了一个约束条件$0\leqslant \alpha _{i}\leqslant C$，然后根据SMO算法得到$\alpha _{i}$，最后求w，b。

 

对松弛变量的简单理解：

在$L(w,b,\xi ,\alpha ,\mu )=\frac{1}{2}\left \| w \right \|_{2}^{2}+C\sum \xi _{i}-\sum \alpha _{i}\left [ y_{i}(w\cdot x_{i}+b)-1+\xi _{i} \right ]-\sum\mu _{i} \xi _{i}$中，

根据软间隔最大化时KKT条件的对偶互补条件

（下图与文中Tips中的图不一样的地方是这里用的是离群点的几何距离）

 参考：

http://www.cnblogs.com/pinard/p/6100722.html

https://www.bilibili.com/video/av23933161/?p=26

转载于:https://www.cnblogs.com/super-yb/p/10850314.html