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SVM与SVR支持向量机原理学习与思考（一）
弱弱的看了看老掉牙的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)，发现知道的太少太弱了，基础知识要好好补一补。
SVM的原理参考
http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA
下标用_表示，上标用^表示
SVM中对k类即多类问题的处理，有几种方法（节选自一本烂书：方瑞明《支持向量机理论及其应用分析》）：
(1) One against all：设计k个SVM两类分类器；
(2) All against all/one against one: 设计两两k(k-1)/2个SVM两类分类器。
(3) Error correcting output codes(ECOCs)：大约是利用类似Hanming码的方式，去除输出的错误，没有太仔细研究，但这种方法可能将来对我有用。p.s. Hanming编码：用多位编码少位的数据，采取处理避免信道噪声引起的信号错误，采用Hanming矩阵，大致参考(2005)A study on Error Correcting Output Codes.pdf，说了一点点。
(4) 一次性分类：采用一次优化求解解决问题。对于每一类，设计w_i与b_i，约束真实类别对应的w_i x + b_i大于其他类别的w_i x + b_i进行训练，求解目标是所有w_i的范数之和最小，也可以引入 样本数乘以类别数 个松驰变量。
LIBSVM采用的是(2)，并且投票的方法，如果两类投票相同，它选择标号小的一类-_-b。
SVR（support vector regression）的主要思想：
(1) 所谓回归（regression），基本上就是拟合，用一个函数拟合x与y的关系。对于SVR来说，x是向量，y是标量，拟合的函数形式为y=W^T*g(x)+b，其中g(x)为核函数对应的特征空间向量。
(2) SVR认为，只要估计的y在实际的y的两侧一个固定的范围(epsilon)之内，就认为是估计正确，没有任何损失；
(3) SVR的优化目标，是|W|最小，这样y-x曲线的斜率最小，这个function最flat，这样据说可以增加估计的鲁棒性。
(4) 之后的事情就很自然了，和SVM一样：可以有soft margin，用一个小正数控制。用对偶式来解；
(5) 但有一个不同，控制范围的epsilon的值难于确定，在最小优化目标中加入一项C*\nu*\epsilon，其中epsilon是一个变量，nu是一个预先给定的正数。
SVM中的增量学习，可以采用的有几种方式：
(1) 基于KKT条件方法，在新的训练样本中选择不符合已训练分类器的KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的样本与原支持向量组成新的训练集，如此反复。
(2) Batch-SVM：原支持向量+新训练样本进行训练；
(3) 渐进增量学习方法：这个复杂一点，要求比较多的迭代次数。
关于SVM的一些其他事情：
(1) 去掉训练数据中的非支持向量（包括软间隔问题中的在间隔带外的正确分类样本），优化的结果不变，因为那些是原优化问题中的不起作用约束，同时又有全局最优解；
(2) 硬间隔SVM与二范数软间隔SVM(L2SVM)有唯一解，一范数软间隔SVM(L1SVM)不一定有唯一解。
SVM的原理参考
http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA
下标用_表示，上标用^表示
SVM中对k类即多类问题的处理，有几种方法（节选自一本烂书：方瑞明《支持向量机理论及其应用分析》）：
(1) One against all：设计k个SVM两类分类器；
(2) All against all/one against one: 设计两两k(k-1)/2个SVM两类分类器。
(3) Error correcting output codes(ECOCs)：大约是利用类似Hanming码的方式，去除输出的错误，没有太仔细研究，但这种方法可能将来对我有用。p.s. Hanming编码：用多位编码少位的数据，采取处理避免信道噪声引起的信号错误，采用Hanming矩阵，大致参考(2005)A study on Error Correcting Output Codes.pdf，说了一点点。
(4) 一次性分类：采用一次优化求解解决问题。对于每一类，设计w_i与b_i，约束真实类别对应的w_i x + b_i大于其他类别的w_i x + b_i进行训练，求解目标是所有w_i的范数之和最小，也可以引入 样本数乘以类别数 个松驰变量。
LIBSVM采用的是(2)，并且投票的方法，如果两类投票相同，它选择标号小的一类-_-b。
SVR（support vector regression）的主要思想：
(1) 所谓回归（regression），基本上就是拟合，用一个函数拟合x与y的关系。对于SVR来说，x是向量，y是标量，拟合的函数形式为y=W^T*g(x)+b，其中g(x)为核函数对应的特征空间向量。
(2) SVR认为，只要估计的y在实际的y的两侧一个固定的范围(epsilon)之内，就认为是估计正确，没有任何损失；
(3) SVR的优化目标，是|W|最小，这样y-x曲线的斜率最小，这个function最flat，这样据说可以增加估计的鲁棒性。
(4) 之后的事情就很自然了，和SVM一样：可以有soft margin，用一个小正数控制。用对偶式来解；
(5) 但有一个不同，控制范围的epsilon的值难于确定，在最小优化目标中加入一项C*\nu*\epsilon，其中epsilon是一个变量，nu是一个预先给定的正数。
SVM中的增量学习，可以采用的有几种方式：
(1) 基于KKT条件方法，在新的训练样本中选择不符合已训练分类器的KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的样本与原支持向量组成新的训练集，如此反复。
(2) Batch-SVM：原支持向量+新训练样本进行训练；
(3) 渐进增量学习方法：这个复杂一点，要求比较多的迭代次数。
关于SVM的一些其他事情：
(1) 去掉训练数据中的非支持向量（包括软间隔问题中的在间隔带外的正确分类样本），优化的结果不变，因为那些是原优化问题中的不起作用约束，同时又有全局最优解；
(2) 硬间隔SVM与二范数软间隔SVM(L2SVM)有唯一解，一范数软间隔SVM(L1SVM)不一定有唯一解。
