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最大间距分离超平面

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

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胖的超平面具有更好的错误容忍性。

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

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我们目标就是找到能一个超平面,到各个点xn到w最小的距离尽可能的大。而且w需要能正确划分,即 label yn 需要和计算出来的结果wTxn同号。

标准最大间距问题

我们把wTxn拆分:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

得到wTx+b

  • 计算x到超平面wTx+b=0的距离:

x’和x”是超平面上的任意两个点:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

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所以,w的超平面的法向量,则得出距离:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

由于:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

所以我们可以把距离写成:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

于是问题变成了:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

由于:

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超平面不会因系数而改变,所以我们可以对wTx+b进行任意放缩,最终使得:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

问题就变成了:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

yn(wTxn+b)最小也要等于1,所以条件yn(wTxn+b)>0可以去掉,问题变成了:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

我们将条件放大成:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

我们只要证明,不可能所以的yn(wTxn+b)都大于1,那么放大后的条件就和原来的条件等价了。

  • 证明:
    假设yn(wTxn+b)都大于1,最优解(b,w)使得yn(wTxn+b)>=c>1
    则存在(b2,w2)=(b/c,w/c)使得yn(wT2xn+b2)>=1
    但是1/||w2||>1/||w||,所以(b,w)不是最优解,即假设不成立。

再经过一些变换,我们的问题变成了:

《机器学习技法》学习笔记01——线性SVM

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