SVM-SVM概述

（一）SVM背景资料简介

支持向量机(Support Vector Machine)这是Cortes和Vapnik至1995首次提出，样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的。依据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别随意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。

以上是常常被有关SVM 的学术文献引用的介绍，有点八股，我来逐一分解并解释一下。

Vapnik是统计机器学习的大牛，这想必都不用说，他出版的《Statistical Learning Theory》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。

在该书中具体的论证了统计机器学习之所以差别于传统机器学习的本质，就在于统计机器学习可以精确的给出学习效果，可以解答须要的样本数等等一系列问题。与统计机器学习的精密思维相比，传统的机器学习基本上属于摸着石头过河，用传统的机器学习方法构造分类系统全然成了一种技巧，一个人做的结果可能非常好，还有一个人差点儿相同的方法做出来却非常差，缺乏指导和原则。

所谓VC维是对函数类的一种度量。能够简单的理解为问题的复杂程度。VC维越高。一个问题就越复杂。正是由于SVM关注的是VC维，后面我们能够看到，SVM解决这个问题的时候。和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都能够，这使得SVM非常适合用来解决文本分类的问题，当然，有这种能力也由于引入了核函数）。

结构风险最小听上去文绉绉，事实上说的也无非是以下这回事。

机器学习本质上就是一种对问题真实模型的逼近（我们选择一个我们觉得比較好的近似模型，这个近似模型就叫做一个如果），但毫无疑问。真实模型一定是不知道的（如果知道了，我们干吗还要机器学习？直接用真实模型解决这个问题不就行了？对吧，哈哈）既然真实模型不知道，那么我们选择的如果与问题真实解之间究竟有多大差距。我们就没法得知。

比方说我们觉得宇宙诞生于150亿年前的一场大爆炸，这个如果可以描写叙述非常多我们观察到的现象，但它与真实的宇宙模型之间还相差多少？谁也说不清，由于我们压根就不知道真实的宇宙模型究竟是什么。

这个与问题真实解之间的误差，就叫做风险（更严格的说，误差的累积叫做风险）。我们选择了一个如果之后（更直观点说。我们得到了一个分类器以后），真实误差无从得知，但我们可以用某些可以掌握的量来逼近它。

最直观的想法就是使用分类器在样本数据上的分类的结果与真实结果（由于样本是已经标注过的数据。是准确的数据）之间的差值来表示。这个差值叫做经验风险R_emp(w)。曾经的机器学习方法都把经验风险最小化作为努力的目标，但后来发现非常多分类函数可以在样本集上轻易达到100%的正确率。在真实分类时却一塌糊涂（即所谓的推广能力差，或泛化能力差）。

此时的情况便是选择了一个足够复杂的分类函数（它的VC维非常高），可以精确的记住每个样本。但对样本之外的数据一律分类错误。回头看看经验风险最小化原则我们就会发现，此原则适用的大前提是经验风险要确实可以逼近真实风险才行（行话叫一致），但实际上能逼近么？答案是不能。由于样本数相对于现实世界要分类的文本数来说简直九牛一毛，经验风险最小化原则仅仅在这占非常小比例的样本上做到没有误差，当然不能保证在更大比例的真实文本上也没有误差。

统计学习因此而引入了泛化误差界的概念，就是指真实风险应该由两部分内容刻画。一是经验风险，代表了分类器在给定样本上的误差；二是置信风险。代表了我们在多大程度上能够信任分类器在未知文本上分类的结果。非常显然。第二部分是没有办法精确计算的，因此仅仅能给出一个预计的区间，也使得整个误差仅仅能计算上界，而无法计算准确的值（所以叫做泛化误差界。而不叫泛化误差）。

置信风险与两个量有关，一是样本数量。显然给定的样本数量越大，我们的学习结果越有可能正确，此时置信风险越小；二是分类函数的VC维。显然VC维越大。推广能力越差，置信风险会变大。

泛化误差界的公式为：

R(w)≤R_emp(w)+Ф(n/h)

公式中R(w)就是真实风险，R_emp(w)就是经验风险，Ф(n/h)就是置信风险。统计学习的目标从经验风险最小化变为了寻求经验风险与置信风险的和最小。即结构风险最小。

SVM正是这样一种努力最小化结构风险的算法。

SVM其它的特点就比較easy理解了。

小样本，并非说样本的绝对数量少（实际上，对不论什么算法来说。很多其它的样本差点儿总是能带来更好的效果），而是说与问题的复杂度比起来。SVM算法要求的样本数是相对照较少的。

非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量（也有人叫惩处变量）和核函数技术来实现，这一部分是SVM的精髓，以后会具体讨论。多说一句，关于文本分类这个问题到底是不是线性可分的，尚没有定论，因此不能简单的觉得它是线性可分的而作简化处理。在水落石出之前，仅仅好先当它是线性不可分的（反正线性可分也只是是线性不可分的一种特例而已。我们向来不怕方法过于通用）。

高维模式识别是指样本维数非常高，比如文本的向量表示。假设没有经过还有一系列文章（《文本分类入门》）中提到过的降维处理，出现几万维的情况非常正常，其它算法基本就没有能力应付了，SVM却能够，主要是由于SVM 产生的分类器非常简洁。用到的样本信息非常少（只用到那些称之为“支持向量”的样本，此为后话）。使得即使样本维数非常高，也不会给存储和计算带来大麻烦（相对比而言，kNN算法在分类时就要用到全部样本，样本数巨大，每一个样本维数再一高，这日子就没法过了……）。

下一节開始正式讨论SVM。

别嫌我说得太具体哦。

SVM入门（二）线性分类器Part 1

线性分类器(一定意义上,也能够叫做感知机) 是最简单也非常有效的分类器形式.在一个线性分类器中,能够看到SVM形成的思路,并接触非常多SVM的核心概念.

用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小样例。如图所看到的

^­C₁和C₂是要区分的两个类别。在二维平面中它们的样本如上图所看到的。

中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本全然分开。

一般的。假设一个线性函数可以将样本全然正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。

什么叫线性函数呢？在一维空间里就是一个点，在二维空间里就是一条直线，三维空间里就是一个平面。能够如此想象下去，假设不关注空间的维数，这样的线性函数另一个统一的名称——超平面（Hyper Plane）！

实际上。一个线性函数是一个实值函数（即函数的值是连续的实数）。而我们的分类问题（比如这里的二元分类问题——回答一个样本属于还是不属于一个类别的问题）须要离散的输出值，比如用1表示某个样本属于类别C₁，而用0表示不属于（不属于C₁也就意味着属于C₂），这时候仅仅须要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值就可以，通过分类函数运行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别归属。 比如我们有一个线性函数

g(x)=wx+b

我们能够取阈值为0。这样当有一个样本x_i须要判别的时候，我们就看g(x_i)的值。若g(x_i)>0，就判别为类别C₁，若g(x_i)<0。则判别为类别C₂（等于的时候我们就拒绝推断。呵呵）。此时也等价于给函数g(x)附加一个符号函数sgn()，即f(x)=sgn [g(x)]是我们真正的判别函数。

关于g(x)=wx+b这个表达式要注意三点：一。式中的x不是二维坐标系中的横轴，而是样本的向量表示，比如一个样本点的坐标是(3,8)，则x^T=(3,8) 。而不是x=3（一般说向量都是说列向量，因此以行向量形式来表示时，就加上转置）。二，这个形式并不局限于二维的情况，在n维空间中仍然能够使用这个表达式。仅仅是式中的w成为了n维向量（在二维的这个样例中。w是二维向量，为了表示起来方便简洁，下面均不差别列向量和它的转置，聪明的读者一看便知）。三，g(x)不是中间那条直线的表达式，中间那条直线的表达式是g(x)=0。即wx+b=0，我们也把这个函数叫做分类面。

实际上非常easy看出来。中间那条分界线并非唯一的。我们把它略微旋转一下，仅仅要不把两类数据分错。仍然能够达到上面说的效果，略微平移一下，也能够。此时就牵涉到一个问题，对同一个问题存在多个分类函数的时候。哪一个函数更好呢？显然必需要先找一个指标来量化“好”的程度，通常使用的都是叫做“分类间隔”的指标。

下一节我们就细致说说分类间隔。也补一补相关的数学知识。

SVM入门（三）线性分类器Part 2

上回说到对于文本分类这种不适定问题（有一个以上解的问题称为不适定问题），须要有一个指标来衡量解决方式（即我们通过训练建立的分类模型）的好坏，而分类间隔是一个比較好的指标。

在进行文本分类的时候，我们能够让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本。每个样本由一个向量（就是那些文本特征所组成的向量）和一个标记（标示出这个样本属于哪个类别）组成。

例如以下：

D_i=(x_i,y_i)

x_i就是文本向量（维数非常高），y_i就是分类标记。

在二元的线性分类中，这个表示分类的标记仅仅有两个值。1和-1（用来表示属于还是不属于这个类）。有了这样的表示法。我们就能够定义一个样本点到某个超平面的间隔：

δ_i=y_i(wx_i+b)

这个公式乍一看没什么神奇的，也说不出什么道理。仅仅是个定义而已。但我们做做变换。就能看出一些有意思的东西。

首先注意到假设某个样本属于该类别的话，那么wx_i+b>0（记得么？这是由于我们所选的g(x)=wx+b就通过大于0还是小于0来推断分类）。而y_i也大于0。若不属于该类别的话，那么wx_i+b<0，而y_i也小于0，这意味着y_i(wx_i+b)总是大于0的。并且它的值就等于|wx_i+b|！

（也就是|g(x_i)|）

如今把w和b进行一下归一化。即用w/||w||和b/||w||分别取代原来的w和b，那么间隔就能够写成

这个公式是不是看上去有点眼熟？没错，这不就是解析几何中点x_i到直线g(x)=0的距离公式嘛！

（推广一下，是到超平面g(x)=0的距离， g(x)=0就是上节中提到的分类超平面）

小Tips：||w||是什么符号？||w||叫做向量w的范数，范数是对向量长度的一种度量。我们常说的向量长度事实上指的是它的2-范数，范数最一般的表示形式为p-范数，能够写成例如以下表达式

向量w=(w₁, w₂, w₃,…… w_n)

它的p-范数为

看看把p换成2的时候，不就是传统的向量长度么？当我们不指明p的时候，就像||w||这样使用时。就意味着我们不关心p的值。用几范数都能够。或者上文已经提到了p的值，为了叙述方便不再反复指明。

当用归一化的w和b取代原值之后的间隔有一个专门的名称，叫做几何间隔，几何间隔所表示的正是点到超平面的欧氏距离。我们以下就简称几何间隔为“距离”。以上是单个点到某个超平面的距离（就是间隔。后面不再差别这两个词）定义，相同能够定义一个点的集合（就是一组样本）到某个超平面的距离为此集合中离超平面近期的点的距离。以下这张图更加直观的展示出了几何间隔的现实含义：

H是分类面。而H₁和H₂是平行于H，且过离H近期的两类样本的直线，H₁与H，H₂与H之间的距离就是几何间隔。

之所以如此关心几何间隔这个东西。是由于几何间隔与样本的误分次数间存在关系：

当中的δ是样本集合到分类面的间隔，R=max ||xi|| i=1,...,n。即R是全部样本中（xi是以向量表示的第i个样本）向量长度最长的值（也就是说代表样本的分布有多么广）。

先不必追究误分次数的详细定义和推导过程，仅仅要记得这个误分次数一定程度上代表分类器的误差。

而从上式能够看出，误分次数的上界由几何间隔决定！

（当然，是样本已知的时候）

至此我们就明确为何要选择几何间隔来作为评价一个解优劣的指标了，原来几何间隔越大的解，它的误差上界越小。因此最大化几何间隔成了我们训练阶段的目标。并且，与二把刀作者所写的不同。最大化分类间隔并非SVM的专利。而是早在线性分类时期就已有的思想。

SVM-支持向量机（二）

上节说到我们有了一个线性分类函数，也有了推断解优劣的标准——即有了优化的目标，这个目标就是最大化几何间隔。可是看过一些关于SVM的论文的人一定记得什么优化的目标是要最小化||w||这种说法，这是怎么回事呢？回头再看看我们对间隔和几何间隔的定义：

间隔：δ=y(wx+b)=|g(x)|

几何间隔：

能够看出δ=||w||δ_几何。注意到几何间隔与||w||是成反比的。因此最大化几何间隔与最小化||w||全然是一回事。而我们经常使用的方法并非固定||w||的大小而寻求最大几何间隔，而是固定间隔（比如固定为1），寻找最小的||w||。

而凡是求一个函数的最小值（或最大值）的问题都能够称为寻优问题（也叫作一个规划问题），又因为找最大值的问题总能够通过加一个负号变为找最小值的问题，因此我们以下讨论的时候都针对找最小值的过程来进行。一个寻优问题最重要的部分是目标函数，顾名思义，就是指寻优的目标。比如我们想寻找最小的||w||这件事，就能够用以下的式子表示：

但实际上对于这个目标，我们常用还有一个全然等价的目标函数来取代。那就是：

(式1)

不难看出当||w||²达到最小时，||w||也达到最小，反之亦然（前提当然是||w||描写叙述的是向量的长度，因而是非负的）。之所以採用这样的形式。是由于后面的求解过程会对目标函数作一系列变换，而式（1）的形式会使变换后的形式更为简洁（正如聪明的读者所料，加入的系数二分之中的一个和平方，皆是为求导数所需）。

接下来我们自然会问的就是。这个式子是否就描写叙述了我们的问题呢？（回忆一下。我们的问题是有一堆点，能够被分成两类，我们要找出最好的分类面）

假设直接来解这个求最小值问题，非常easy看出当||w||=0的时候就得到了目标函数的最小值。可是你也会发现，不管你给什么样的数据，都是这个解！

反映在图中。就是H1与H2两条直线间的距离无限大，这个时候，全部的样本点（不管正样本还是负样本）都跑到了H1和H2中间，而我们原本的意图是。H1右側的被分为正类，H2 左側的被分为负类，位于两类中间的样本则拒绝分类（拒绝分类的还有一种理解是分给哪一类都有道理。因而分给哪一类也都没有道理）。这下可好，全部样本点都进入了无法分类的灰色地带。

造成这样的结果的原因是在描写叙述问题的时候仅仅考虑了目标。而没有增加约束条件，约束条件就是在求解过程中必须满足的条件。体如今我们的问题中就是样本点必须在H1或H2的某一側（或者至少在H1和H2上），而不能跑到两者中间。我们前文提到过把间隔固定为1，这是指把全部样本点中间隔最小的那一点的间隔定为1（这也是集合的间隔的定义，有点绕嘴），也就意味着集合中的其它点间隔都不会小于1，依照间隔的定义，满足这些条件就相当于让以下的式子总是成立：

y_i[(w·x_i)+b]≥1 (i=1,2,…,l) （l是总的样本数）

但我们经常习惯让式子的值和0比較。因而经经常使用变换过的形式：

y_i[(w·x_i)+b]-1≥0 (i=1,2,…,l) （l是总的样本数）

因此我们的两类分类问题也被我们转化成了它的数学形式，一个带约束的最小值的问题：

从最一般的定义上说，一个求最小值的问题就是一个优化问题（也叫寻优问题，更文绉绉的叫法是规划——Programming），它相同由两部分组成。目标函数和约束条件，能够用以下的式子表示：

（式1）

约束条件用函数c来表示。就是constrain的意思啦。你能够看出一共同拥有p+q个约束条件，当中p个是不等式约束，q个等式约束。

关于这个式子能够这样来理解：式中的x是自变量，但不限定它的维数必须为1（视乎你解决的问题空间维数。对我们的文本分类来说，那但是成千上万啊）。要求f(x)在哪一点上取得最小值（反倒不太关心这个最小值究竟是多少，关键是哪一点）。但不是在整个空间里找。而是在约束条件所划定的一个有限的空间里找。这个有限的空间就是优化理论里所说的可行域。

注意可行域中的每个点都要求满足全部p+q个条件，而不是满足当中一条或几条就能够（切记。要满足每个约束），同一时候可行域边界上的点有一个额外好的特性，它们能够使不等式约束取得等号。而边界内的点不行。

关于可行域还有个概念不得不提，那就是凸集，凸集是指有这么一个点的集合，当中任取两个点连一条直线。这条线上的点仍然在这个集合内部，因此说“凸”是非常形象的（一个反例是，二维平面上。一个月牙形的区域就不是凸集，你随便就能够找到两个点违反了刚才的规定）。

回头再来看我们线性分类器问题的描写叙述，能够看出很多其它的东西。

（式2）

在这个问题中，自变量就是w，而目标函数是w的二次函数，全部的约束条件都是w的线性函数（哎，千万不要把x_i当成变量，它代表样本。是已知的），这样的规划问题有个非常有名气的称呼——二次规划（Quadratic Programming。QP）。并且能够更进一步的说，因为它的可行域是一个凸集。因此它是一个凸二次规划。

一下子提了这么多术语，实在不是为了让大家以后能向别人炫耀学识的渊博，这事实上是我们继续下去的一个重要前提。由于在动手求一个问题的解之前（好吧，我承认，是动计算机求……），我们必须先问自己：这个问题是不是有解？假设有解。能否找到？

对于一般意义上的规划问题，两个问题的答案都是不一定，但凸二次规划让人喜欢的地方就在于。它有解（教科书里面为了严谨。经常加限定成分。说它有全局最优解。因为我们想找的本来就是全局最优的解，所以不加也罢）。并且能够找到！

（当然，根据你使用的算法不同。找到这个解的速度，行话叫收敛速度，会有所不同）

对照（式2）和（式1）还能够发现，我们的线性分类器问题仅仅有不等式约束。因此形式上看似乎比一般意义上的规划问题要简单。但解起来却并不是如此。

由于我们实际上并不知道该怎么解一个带约束的优化问题。假设你细致回顾一下高等数学的知识，会记得我们能够轻松的解一个不带不论什么约束的优化问题（实际上就是当年背得烂熟的函数求极值嘛。求导再找0点呗。谁不会啊？笑）。我们甚至还会解一个仅仅带等式约束的优化问题，也是背得烂熟的，求条件极值。记得么。通过加入拉格朗日乘子，构造拉格朗日函数，来把这个问题转化为无约束的优化问题云云（假设你一时没想通，我提醒一下，构造出的拉格朗日函数就是转化之后的问题形式，它显然没有带不论什么条件）。

让我再一次比較完整的反复一下我们要解决的问题：我们有属于两个类别的样本点（并不限定这些点在二维空间中）若干，如图，

圆形的样本点定为正样本（连带着，我们能够把正样本所属的类叫做正类）。方形的点定为负例。我们想求得这样一个线性函数（在n维空间中的线性函数）：

g(x)=wx+b

使得全部属于正类的点x₊代入以后有g(x₊)≥1，而全部属于负类的点x_-代入后有g(x_-)≤-1（之所以总跟1比較。不管正一还是负一，都是由于我们固定了间隔为1。注意间隔和几何间隔的差别）。代入g(x)后的值假设在1和-1之间，我们就拒绝推断。

求这种g(x)的过程就是求w（一个n维向量）和b（一个实数）两个參数的过程（但实际上仅仅须要求w，求得以后找某些样本点代入就能够求得b）。因此在求g(x)的时候，w才是变量。

你肯定能看出来，一旦求出了w（也就求出了b）。那么中间的直线H就知道了（由于它就是wx+b=0嘛，哈哈）。那么H1和H2也就知道了（由于三者是平行的。并且相隔的距离还是||w||决定的）。那么w是谁决定的？显然是你给的样本决定的。一旦你在空间中给出了那些个样本点，三条直线的位置实际上就唯一确定了（由于我们求的是最优的那三条，当然是唯一的），我们解优化问题的过程也仅仅只是是把这个确定了的东西算出来而已。

样本确定了w。用数学的语言描写叙述，就是w能够表示为样本的某种组合：

w=α₁x₁+α₂x₂+…+α_nx_n

式子中的α_i是一个一个的数（在严格的证明过程中。这些α被称为拉格朗日乘子）。而x_i是样本点。因而是向量，n就是总样本点的个数。为了方便描写叙述，下面開始严格差别数字与向量的乘积和向量间的乘积，我会用α₁x₁表示数字和向量的乘积。而用<x₁,x₂>表示向量x₁,x₂的内积（也叫点积。注意与向量叉积的差别）。因此g(x)的表达式严格的形式应该是：

g(x)=<w,x>+b

可是上面的式子还不够好。你回头看看图中正样本和负样本的位置。想像一下。我不动全部点的位置，而仅仅是把当中一个正样本点定为负样本点（也就是把一个点的形状从圆形变为方形）。结果怎么样？三条直线都必须移动（由于对这三条直线的要求是必须把方形和圆形的点正确分开）。这说明w不仅跟样本点的位置有关，还跟样本的类别有关（也就是和样本的“标签”有关）。因此用以下这个式子表示才算完整：

w=α₁y₁x₁+α₂y₂x₂+…+α_ny_nx_n（式1）

当中的y_i就是第i个样本的标签，它等于1或者-1。

事实上以上式子的那一堆拉格朗日乘子中，仅仅有非常少的一部分不等于0（不等于0才对w起决定作用）。这部分不等于0的拉格朗日乘子后面所乘的样本点。事实上都落在H1和H2上，也正是这部分样本（而不须要所有样本）唯一的确定了分类函数。当然，更严格的说，这些样本的一部分就能够确定。由于比如确定一条直线，仅仅须要两个点就能够，即便有三五个都落在上面。我们也不是全都须要。这部分我们真正须要的样本点，就叫做支持（撑）向量！（名字还挺形象吧，他们“撑”起了分界线）

式子也能够用求和符号简写一下：

因此原来的g(x)表达式能够写为：

注意式子中x才是变量。也就是你要分类哪篇文档，就把该文档的向量表示代入到 x的位置，而全部的x_i统统都是已知的样本。

还注意到式子中仅仅有x_i和x是向量，因此一部分能够从内积符号中拿出来，得到g(x)的式子为：

发现了什么？w不见啦！

从求w变成了求α。

但肯定有人会说。这并没有把原问题简化呀。嘿嘿。事实上简化了，仅仅只是在你看不见的地方，以这种形式描写叙述问题以后。我们的优化问题少了非常大一部分不等式约束（记得这是我们解不了极值问题的万恶之源）。可是接下来先跳过线性分类器求解的部分。来看看 SVM在线性分类器上所做的重大改进——核函数。

 

SVM-支持向量机具体解释（三）

之前一直在讨论的线性分类器,器如其名，仅仅能对线性可分的样本做处理。假设提供的样本线性不可分，结果非常easy。线性分类器的求解程序会无限循环，永远也解不出来。这必定使得它的适用范围大大缩小。而它的非常多长处我们实在不原意放弃，怎么办呢？是否有某种方法。让线性不可分的数据变得线性可分呢？

有！其思想说来也简单，来用一个二维平面中的分类问题作样例，你一看就会明确。事先声明，以下这个样例是网络早就有的，我一时找不到原作者的正确信息，在此借用。并加进了我自己的讲解而已。

样例是以下这张图：

我们把横轴上端点a和b之间红色部分里的全部点定为正类，两边的黑色部分里的点定为负类。试问能找到一个线性函数把两类正确分开么？不能，由于二维空间里的线性函数就是指直线，显然找不到符合条件的直线。

但我们能够找到一条曲线，比如以下这一条：

显然通过点在这条曲线的上方还是下方就能够推断点所属的类别（你在横轴上随便找一点，算算这一点的函数值。会发现负类的点函数值一定比0大，而正类的一定比0小）。这条曲线就是我们熟知的二次曲线，它的函数表达式能够写为：

问题仅仅是它不是一个线性函数，可是。以下要注意看了，新建一个向量y和a：

这样g(x)就能够转化为f(y)=<a,y>，你能够把y和a分别回带一下。看看等不等于原来的g(x)。用内积的形式写你可能看不太清楚，实际上f(y)的形式就是：

g(x)=f(y)=ay

在随意维度的空间中，这样的形式的函数都是一个线性函数（仅仅只是当中的a和y都是多维向量罢了）。由于自变量y的次数不大于1。

看出妙在哪了么？原来在二维空间中一个线性不可分的问题，映射到四维空间后。变成了线性可分的。因此这也形成了我们最初想解决线性不可分问题的基本思路——向高维空间转化，使其变得线性可分。

而转化最关键的部分就在于找到x到y的映射方法。

遗憾的是，怎样找到这个映射，没有系统性的方法（也就是说，纯靠猜和凑）。详细到我们的文本分类问题，文本被表示为上千维的向量。即使维数已经如此之高，也经常是线性不可分的，还要向更高的空间转化。当中的难度可想而知。

小Tips:为什么说f(y)=ay是四维空间里的函数?

大家可能一时没看明确。回忆一下我们二维空间里的函数定义
g(x)=ax+b
变量x是一维的，为什么说它是二维空间里的函数呢？由于另一个变量我们没写出来，它的完整形式事实上是
y=g(x)=ax+b
即
y=ax+b
看看，有几个变量？两个。

那是几维空间的函数？（作者五岁的弟弟答：五维的。

作者：……）
再看看
f(y)=ay
里面的y是三维的变量，那f(y)是几维空间里的函数？（作者五岁的弟弟答：还是五维的。作者：……）

用一个详细文本分类的样例来看看这样的向高维空间映射从而分类的方法怎样运作，想象一下，我们文本分类问题的原始空间是1000维的（即每一个要被分类的文档被表示为一个1000维的向量），在这个维度上问题是线性不可分的。如今我们有一个2000维空间里的线性函数

f(x^’)=<w^’,x^’>+b

注意向量的右上角有个 ’哦。它可以将原问题变得可分。式中的 w^’和x^’都是2000维的向量，仅仅只是w^’是定值。而x^’是变量（好吧,严格说来这个函数是2001维的,哈哈）。如今我们的输入呢，是一个1000维的向量x，分类的过程是先把x变换为2000维的向量x^’，然后求这个变换后的向量x^’与向量w^’的内积，再把这个内积的值和b相加，就得到了结果。看结果大于阈值还是小于阈值就得到了分类结果。

你发现了什么？我们事实上仅仅关心那个高维空间里内积的值。那个值算出来了，分类结果就算出来了。而从理论上说， x^’是经由x变换来的。因此广义上能够把它叫做x的函数（有一个x，就确定了一个x^’，对吧，确定不出第二个）。而w^’是常量。它是一个低维空间里的常量w经过变换得到的，所以给了一个w 和x的值。就有一个确定的f(x^’)值与其相应。这让我们幻想。能否有这样一种函数K(w,x),他接受低维空间的输入值。却能算出高维空间的内积值<w^’,x^’>？

假设有这种函数。那么当给了一个低维空间的输入x以后。

g(x)=K(w,x)+b

f(x^’)=<w^’,x^’>+b

这两个函数的计算结果就全然一样。我们也就用不着费力找那个映射关系，直接拿低维的输入往g(x)里面代就能够了（再次提醒，这回的g(x)就不是线性函数啦。由于你不能保证K(w,x)这个表达式里的x次数不高于1哦）。

万幸的是。这种K(w,x)确实存在（发现凡是我们人类能解决的问题，大都是巧得不能再巧，特殊得不能再特殊的问题。总是恰好有些能投机取巧的地方才干解决，由此感到人类的渺小）。它被称作核函数（核，kernel），并且还不止一个，其实，仅仅要是满足了Mercer条件的函数。都可以作为核函数。核函数的基本作用就是接受两个低维空间里的向量。可以计算出经过某个变换后在高维空间里的向量内积值。几个比較经常使用的核函数，俄，教课书里都列过。我就不敲了（懒！

）。

回忆我们上节说的求一个线性分类器。它的形式应该是：

如今这个就是高维空间里的线性函数（为了差别低维和高维空间里的函数和向量。我改了函数的名字。而且给w和x都加上了 ’），我们就能够用一个低维空间里的函数（再一次的。这个低维空间里的函数就不再是线性的啦）来取代，

又发现什么了？f(x’) 和g(x)里的α，y。b全都是一样一样的。这就是说，虽然给的问题是线性不可分的，可是我们就硬当它是线性问题来求解。仅仅只是求解过程中，凡是要求内积的时候就用你选定的核函数来算。这样求出来的α再和你选定的核函数一组合。就得到分类器啦！

明确了以上这些。会自然的问接下来两个问题：

1． 既然有非常多的核函数。针对详细问题该怎么选择？

2． 假设使用核函数向高维空间映射后，问题仍然是线性不可分的，那怎么办？

第一个问题如今就能够回答你：对核函数的选择。如今还缺乏指导原则！

各种实验的观察结果（不光是文本分类）的确表明。某些问题用某些核函数效果非常好，用还有一些就非常差，可是一般来讲，径向基核函数是不会出太大偏差的一种，首选。（我做文本分类系统的时候。使用径向基核函数，没有參数调优的情况下，绝大部分类别的准确和召回都在85%以上，可见。

尽管libSVM的作者林智仁觉得文本分类用线性核函数效果更佳，待考证）

如今我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。

就像下图这样：

圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟。这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然非常大了）。如今想象我们有还有一个训练集，仅仅比原先这个训练集多了一篇文章，映射到高维空间以后（当然，也使用了同样的核函数），也就多了一个样本点，可是这个样本的位置是这种：

就是图中黄色那个点。它是方形的。因而它是负类的一个样本。这单独的一个样本。使得原本线性可分的问题变成了线性不可分的。

这样类似的问题（仅有少数点线性不可分）叫做“近似线性可分”的问题。

以我们人类的常识来推断，说有一万个点都符合某种规律（因而线性可分），有一个点不符合，那这一个点是否就代表了分类规则中我们没有考虑到的方面呢（因而规则应该为它而做出改动）？

事实上我们会认为，更有可能的是，这个样本点压根就是错误，是噪声，是提供训练集的同学人工分类时一打瞌睡错放进去的。所以我们会简单的忽略这个样本点，仍然使用原来的分类器。其效果丝毫不受影响。

但这样的对噪声的容错性是人的思维带来的，我们的程序可没有。由于我们原本的优化问题的表达式中，确实要考虑全部的样本点（不能忽略某一个。由于程序它怎么知道该忽略哪一个呢？）。在此基础上寻找正负类之间的最大几何间隔。而几何间隔本身代表的是距离，是非负的，像上面这样的有噪声的情况会使得整个问题无解。这样的解法事实上也叫做“硬间隔”分类法，由于他硬性的要求全部样本点都满足和分类平面间的距离必须大于某个值。

因此由上面的样例中也能够看出。硬间隔的分类法其结果easy受少数点的控制。这是非常危急的（虽然有句话说真理总是掌握在少数人手中，但那只是是那一小撮人聊以自慰的词句罢了，咱还是得民主）。

但解决方法也非常明显。就是仿照人的思路，同意一些点到分类平面的距离不满足原先的要求。因为不同的训练集各点的间距尺度不太一样，因此用间隔（而不是几何间隔）来衡量有利于我们表达形式的简洁。

我们原先对样本点的要求是：

意思是说离分类面近期的样本点函数间隔也要比1大。假设要引入容错性。就给1这个硬性的阈值加一个松弛变量。即同意

由于松弛变量是非负的，因此终于的结果是要求间隔能够比1小。可是当某些点出现这样的间隔比1小的情况时（这些点也叫离群点），意味着我们放弃了对这些点的精确分类。而这对我们的分类器来说是种损失。

可是放弃这些点也带来了优点。那就是使分类面不必向这些点的方向移动。因而能够得到更大的几何间隔（在低维空间看来，分类边界也更平滑）。

显然我们必须权衡这样的损失和优点。

优点非常明显。我们得到的分类间隔越大。优点就越多。回想我们原始的硬间隔分类相应的优化问题：

||w||²就是我们的目标函数（当然系数可有可无），希望它越小越好，因而损失就必定是一个能使之变大的量（能使它变小就不叫损失了，我们本来就希望目标函数值越小越好）。那怎样来衡量损失，有两种经常使用的方式，有人喜欢用

而有人喜欢用

当中l都是样本的数目。

两种方法没有大的差别。假设选择了第一种，得到的方法的就叫做二阶软间隔分类器，另外一种就叫做一阶软间隔分类器。

把损失增加到目标函数里的时候，就须要一个惩处因子（cost。也就是libSVM的诸多參数中的C），原来的优化问题就变成了以下这样：

这个式子有这么几点要注意：

一是并不是全部的样本点都有一个松弛变量与其相应。实际上仅仅有“离群点”才有，或者也能够这么看，全部没离群的点松弛变量都等于0（对负类来说，离群点就是在前面图中。跑到H2右側的那些负样本点，对正类来说，就是跑到H1左側的那些正样本点）。

二是松弛变量的值实际上标示出了相应的点究竟离群有多远，值越大，点就越远。

三是惩处因子C决定了你有多重视离群点带来的损失，显然当全部离群点的松弛变量的和一定时，你定的C越大，对目标函数的损失也越大，此时就暗示着你很不愿意放弃这些离群点。最极端的情况是你把C定为无限大，这样仅仅要稍有一个点离群，目标函数的值立即变成无限大，立即让问题变成无解，这就退化成了硬间隔问题。

四是惩处因子C不是一个变量，整个优化问题在解的时候，C是一个你必须事先指定的值，指定这个值以后，解一下，得到一个分类器。然后用測试数据看看结果怎么样，假设不够好，换一个C的值，再解一次优化问题，得到还有一个分类器，再看看效果，如此就是一个參数寻优的过程。但这和优化问题本身决不是一回事，优化问题在解的过程中，C一直是定值，要记住。

五是虽然加了松弛变量这么一说，但这个优化问题仍然是一个优化问题（汗，这不废话么），解它的过程比起原始的硬间隔问题来说，没有不论什么更加特殊的地方。

从大的方面说优化问题解的过程，就是先试着确定一下w。也就是确定了前面图中的三条直线。这时看看间隔有多大。又有多少点离群，把目标函数的值算一算，再换一组三条直线（你能够看到，分类的直线位置假设移动了，有些原来离群的点会变得不再离群，而有的本来不离群的点会变成离群点）。再把目标函数的值算一算。如此往复（迭代）。直到终于找到目标函数最小时的w。

啰嗦了这么多，读者一定能够立即自己总结出来，松弛变量也就是个解决线性不可分问题的方法罢了。可是回忆一下，核函数的引入不也是为了解决线性不可分的问题么？为什么要为了一个问题使用两种方法呢？

事实上两者还有微妙的不同。

一般的过程应该是这样，还以文本分类为例。在原始的低维空间中，样本相当的不可分，不管你怎么找分类平面，总会有大量的离群点。此时用核函数向高维空间映射一下，尽管结果仍然是不可分的。但比原始空间里的要更加接近线性可分的状态（就是达到了近似线性可分的状态），此时再用松弛变量处理那些少数“冥顽不化”的离群点，就简单有效得多啦。

本节中的（式1）也确实是支持向量机最最经常使用的形式。

至此一个比較完整的支持向量机框架就有了，简单说来。支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法。

接下来要说的东西事实上不是松弛变量本身，但因为是为了使用松弛变量才引入的。因此放在这里也算合适。那就是惩处因子C。回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题：

注意当中C的位置。也能够回忆一下C所起的作用（表征你有多么重视离群点。C越大越重视，越不想丢掉它们）。这个式子是曾经做SVM的人写的，大家也就这么用。但没有不论什么规定说必须对全部的松弛变量都使用同一个惩处因子，我们全然能够给每个离群点都使用不同的C。这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样。有些样本丢了也就丢了。错了也就错了。这些就给一个比較小的C。而有些样本非常重要，决不能分类错误（比方中央下达的文件啥的，笑），就给一个非常大的C。

当然实际使用的时候并没有这么极端，但一种非经常常使用的变形能够用来解决分类问题中样本的“偏斜”问题。

先来说说样本的偏斜问题。也叫数据集偏斜（unbalanced）。它指的是參与分类的两个类别（也能够指多个类别）样本数量差异非常大。比方说正类有10，000个样本，而负类仅仅给了100个，这会引起的问题显而易见，能够看看以下的图：

方形的点是负类。H，H₁。H₂是依据给的样本算出来的分类面，因为负类的样本非常少非常少，所以有一些本来是负类的样本点没有提供。比方图中两个灰色的方形点，假设这两个点有提供的话。那算出来的分类面应该是H’。H₂’和H₁，他们显然和之前的结果有出入，实际上负类给的样本点越多，就越easy出如今灰色点附近的点，我们算出的结果也就越接近于真实的分类面。但如今因为偏斜的现象存在。使得数量多的正类能够把分类面向负类的方向“推”，因而影响了结果的准确性。

对付数据集偏斜问题的方法之中的一个就是在惩处因子上作文章。想必大家也猜到了。那就是给样本数量少的负类更大的惩处因子，表示我们重视这部分样本（本来数量就少。再抛弃一些，那人家负类还活不活了），因此我们的目标函数中因松弛变量而损失的部分就变成了：

当中i=1…p都是正样本，j=p+1…p+q都是负样本。libSVM这个算法包在解决偏斜问题的时候用的就是这样的方法。

那C₊和C_-怎么确定呢？它们的大小是试出来的（參数调优），可是他们的比例能够有些方法来确定。咱们先假定说C₊是5这么大，那确定C_-的一个非常直观的方法就是使用两类样本数的比来算。相应到刚才举的样例，C_-就能够定为500这么大（由于10，000：100=100：1嘛）。

可是这样并不够好，回看刚才的图。你会发现正类之所以能够“欺负”负类，事实上并非由于负类样本少，真实的原因是负类的样本分布的不够广（没扩充到负类本应该有的区域）。说一个详细点的样例，如今想给政治类和体育类的文章做分类。政治类文章非常多，而体育类仅仅提供了几篇关于篮球的文章。这时分类会明显偏向于政治类。假设要给体育类文章添加样本，但添加的样本仍然全都是关于篮球的（也就是说，没有足球。排球，赛车。游泳等等），那结果会如何呢？尽管体育类文章在数量上能够达到与政治类一样多，但过于集中了，结果仍会偏向于政治类！

所以给C₊和C_-确定比例更好的方法应该是衡量他们分布的程度。

比方能够算算他们在空间中占领了多大的体积，比如给负类找一个超球——就是高维空间里的球啦——它能够包括全部负类的样本，再给正类找一个，比比两个球的半径，就能够大致确定分布的情况。显然半径大的分布就比較广，就给小一点的惩处因子。

可是这样还不够好，由于有的类别样本确实非常集中，这不是提供的样本数量多少的问题，这是类别本身的特征（就是某些话题涉及的面非常窄，比如计算机类的文章就明显不如文化类的文章那么“天马行空”），这个时候即便超球的半径差异非常大，也不应该赋予两个类别不同的惩处因子。

看到这里读者一定疯了。由于说来说去。这岂不成了一个解决不了的问题？然而事实如此，全然的方法是没有的。依据须要。选择实现简单又合用的就好（比如libSVM就直接使用样本数量的比）。

SVM-支持向量机具体解释（四）--多类分类器

 

从 SVM的那几张图能够看出来。SVM是一种典型的两类分类器。即它仅仅回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，比如垃圾邮件过滤，就仅仅须要确定“是”还是“不是”垃圾邮件），比方文本分类，比方数字识别。怎样由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。

还以文本分类为例，现成的方法有非常多，当中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑全部样本，并求解一个多目标函数的优化问题，一次性得到多个分类面，就像下图这样：

多个超平面把空间划分为多个区域，每一个区域相应一个类别，给一篇文章。看它落在哪个区域就知道了它的分类。

看起来非常美对不正确？仅仅可惜这样的算法还基本停留在纸面上，由于一次性求解的方法计算量实在太大，大到无法有用的地步。

稍稍退一步，我们就会想到所谓“一类对其余”的方法，就是每次仍然解一个两类分类的问题。

比方我们有5个类别，第一次就把类别1的样本定为正样本。其余2，3。4，5的样本合起来定为负样本，这样得到一个两类分类器，它可以指出一篇文章是还是不是第1类的。第二次我们把类别2 的样本定为正样本，把1，3，4，5的样本合起来定为负样本，得到一个分类器，如此下去。我们可以得到5个这种两类分类器（总是和类别的数目一致）。到了有文章须要分类的时候。我们就拿着这篇文章挨个分类器的问：是属于你的么？是属于你的么？哪个分类器点头说是了，文章的类别就确定了。这个方案的优点是每个优化问题的规模比較小，并且分类的时候速度非常快（仅仅须要调用5个分类器就知道了结果）。但有时也会出现两种非常尴尬的情况，比如拿一篇文章问了一圈，每个分类器都说它是属于它那一类的。或者每个分类器都说它不是它那一类的，前者叫分类重叠现象。后者叫不可分类现象。

分类重叠倒还好办，随便选一个结果都不至于太离谱，或者看看这篇文章到各个超平面的距离，哪个远就判给哪个。不可分类现象就着实难办了。仅仅能把它分给第6个类别了……更要命的是，本来各个类别的样本数目是差点儿相同的，但“其余”的那一类样本数总是要数倍于正类（由于它是除正类以外其它类别的样本之和嘛），这就人为的造成了上一节所说的“数据集偏斜”问题。

因此我们还得再退一步，还是解两类分类问题，还是每次选一个类的样本作正类样本。而负类样本则变成仅仅选一个类（称为“一对一单挑”的方法，哦，不正确，没有单挑。就是“一对一”的方法。呵呵）。这就避免了偏斜。因此过程就是算出这样一些分类器。第一个仅仅回答“是第1类还是第2类”，第二个仅仅回答“是第1类还是第3类”，第三个仅仅回答“是第1类还是第4类”。如此下去，你也能够立即得出，这种分类器应该有5 X 4/2=10个（通式是，假设有k个类别，则总的两类分类器数目为k(k-1)/2）。尽管分类器的数目多了。可是在训练阶段（也就是算出这些分类器的分类平面时）所用的总时间却比“一类对其余”方法少非常多，在真正用来分类的时候，把一篇文章扔给全部分类器，第一个分类器会投票说它是“1”或者“2”，第二个会说它是“1”或者“3”，让每个都投上自己的一票。最后统计票数，假设类别“1”得票最多，就判这篇文章属于第1类。这个方案显然也会有分类重叠的现象，但不会有不可分类现象。由于总不可能全部类别的票数都是0。看起来够好么？事实上不然，想想分类一篇文章。我们调用了多少个分类器？10个，这还是类别数为5的时候。类别数假设是1000。要调用的分类器数目会上升至约500,000个（类别数的平方量级）。这怎样是好？

看来我们必须再退一步，在分类的时候下功夫，我们还是像一对一方法那样来训练，仅仅是在对一篇文章进行分类之前。我们先依照以下图的样子来组织分类器（如你所见，这是一个有向无环图，因此这样的方法也叫做DAG SVM）

这样在分类时,我们就能够先问分类器“1对5”（意思是它能够回答“是第1类还是第5类”），假设它回答5，我们就往左走。再问“2对5”这个分类器。假设它还说是“5”，我们就继续往左走。这样一直问下去，就能够得到分类结果。优点在哪？我们事实上仅仅调用了4个分类器（假设类别数是k。则仅仅调用k-1个）。分类速度飞快，且没有分类重叠和不可分类现象！缺点在哪？假如最一開始的分类器回答错误（明明是类别1的文章，它说成了5），那么后面的分类器是不管怎样也无法纠正它的错误的（由于后面的分类器压根没有出现“1”这个类别标签），事实上对以下每一层的分类器都存在这样的错误向下累积的现象。。

只是不要被DAG方法的错误累积吓倒，错误累积在一对其余和一对一方法中也都存在，DAG方法好于它们的地方就在于。累积的上限，无论是大是小，总是有定论的。有理论证明。而一对其余和一对一方法中，虽然每个两类分类器的泛化误差限是知道的，可是合起来做多类分类的时候。误差上界是多少。没人知道。这意味着准确率低到0也是有可能的。这多让人郁闷。

并且如今DAG方法根节点的选取（也就是怎样选第一个參与分类的分类器），也有一些方法能够改善总体效果，我们总希望根节点少犯错误为好，因此參与第一次分类的两个类别。最好是区别特别特别大，大到以至于不太可能把他们分错；或者我们就总取在两类分类中正确率最高的那个分类器作根节点。或者我们让两类分类器在分类的时候。不光输出类别的标签，还输出一个类似“置信度”的东东，当它对自己的结果不太自信的时候，我们就不光依照它的输出走，把它旁边的那条路也走一走，等等。

大Tips：SVM的计算复杂度

使用SVM进行分类的时候，实际上是训练和分类两个全然不同的过程，因而讨论复杂度就不能一概而论，我们这里所说的主要是训练阶段的复杂度。即解那个二次规划问题的复杂度。

对这个问题的解，基本上要划分为两大块，解析解和数值解。

解析解就是理论上的解，它的形式是表达式，因此它是精确的。一个问题仅仅要有解（无解的问题还跟着掺和什么呀，哈哈），那它的解析解是一定存在的。当然存在是一回事，能够解出来，或者能够在能够承受的时间范围内解出来。就是还有一回事了。

对SVM来说，求得解析解的时间复杂度最坏能够达到O(N_sv³)，当中N_sv是支持向量的个数，而尽管没有固定的比例。但支持向量的个数多少也和训练集的大小有关。

数值解就是能够使用的解，是一个一个的数，往往都是近似解。求数值解的过程很像穷举法。从一个数開始。试一试它当解效果如何。不满足一定条件（叫做停机条件，就是满足这个以后就觉得解足够精确了，不须要继续算下去了）就试下一个，当然下一个数不是乱选的，也有一定章法可循。有的算法。每次仅仅尝试一个数。有的就尝试多个。并且找下一个数字（或下一组数）的方法也各不同样，停机条件也各不同样，终于得到的解精度也各不同样，可见对求数值解的复杂度的讨论不能脱开详细的算法。

一个详细的算法，Bunch-Kaufman训练算法，典型的时间复杂度在O(N_sv³+LN_sv²+dLN_sv)和O(dL²)之间，当中N_sv是支持向量的个数，L是训练集样本的个数，d是每一个样本的维数（原始的维数，没有经过向高维空间映射之前的维数）。复杂度会有变化，是由于它不光跟输入问题的规模有关（不光和样本的数量，维数有关），也和问题终于的解有关（即支持向量有关）。假设支持向量比較少，过程会快非常多。假设支持向量非常多，接近于样本的数量，就会产生O(dL²)这个十分糟糕的结果（给10，000样本，每个样品1000尺寸，不要忘了基本的，无法计算，哦。而这种输入规模文本分类是太正常了）。

所以，回头看一眼的方法，虽然会清楚为什么两个分类培养了数量，但实际上总时间到剩余方法之一来少。由于一对其余的分别训练方法都考虑到所有的样本（在每个不同类别的仅部分分为阳性或阴性的类别仅）。自然慢的很。