机器学习基础（五）支持向量机

机器学习基础（五）支持向量机2013-11-14做机器学习的一定对支持向量机（support vector machine-SVM）颇为熟悉，因为在深度学习出现之前， SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子。他的理论很优美，各种变种改进版本也很多，比如latent-SVM, structural-SVM等。这节先来看看SVM的理论吧，在（图一）中A图表示有两类的数据集，图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类？但是哪个效果好一些？

（图一）

可能对这个数据集来说，三个的分类器都一样足够好了吧，但是其实不然，这个只是训练集，现实测试的样本分布可能会比较散一些，各种可能都有，为了应对这种情况，我们要做的就是尽可能的使得线性分类器离两个数据集都尽可能的远，因为这样就会减少现实测试样本越过分类器的风险，提高检测精度。这种使得数据集到分类器之间的间距（margin）最大化的思想就是支持向量机的核心思想，而离分类器距离最近的样本成为支持向量。既然知道了我们的目标就是为了寻找最大边距，怎么寻找支持向量？如何实现？下面以（图二）来说明如何完成这些工作。

（图二）

假设（图二）中的直线表示一个超面，为了方面观看显示成一维直线，特征都是超面维度加一维度的，图中也可以看出，特征是二维，而分类器是一维的。如果特征是三维的，分类器就是一个平面。假设超面的解析式为

（图三）