SVM:VC维度和内核维度数之间的关系

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【中文标题】SVM:VC维度和内核维度数之间的关系【英文标题】:SVM: Relation between VC dimension and number of kernel dimensions 【发布时间】:2014-01-21 02:50:05 【问题描述】:

我正在使用 Thorsten Joachims 的 SVM-light 探索 SVM 主题。

现在根据一些介绍论文:

"Rn 中定向超平面集合的 VC 维数为 n+1 [...]"

"当 C = inf 时,最优超平面将是完全分离的超平面 数据(假设存在)[...]"

我准备了一个二维线性可分数据集,想看看我们从很多插图中知道的二维硬边距分类器。

所以我选择了以下参数:

多项式内核 (a*b+c)d d = 2 C = 999(以便接近 inf)

我得到了 3 个支持向量,这很好,但估计的 VC 维数超过 10,000。

现在我想知道如果内核只有二维,是否有可能有这么高的 VCdim?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

您似乎在这里混淆了几件事:

    多项式核不是“二维核”,多项式核映射到大致 O(md) 维空间 经验 VC 维度不是真正的 VC 维度,真正的 VC 维度是分析对象,不能直接“从数据”计算,它需要严格的证明,并且一个(很少存在)说对于 n 维空间,线性分类器的 VC 维是 n+1,无论你如何“到达”这个空间,它都成立。 支持向量的数量在某种程度上与模型的泛化能力有关,VC 维度也是如此。不幸的是,支持向量的数量和数据的 VC 维度之间没有简单的“一对一”依赖关系。事实上,据我所知,没有已知的证据证明 SVM 模型的 VC 维数(我们知道,它是一个容差分类器,应该具有较低的 VC 维数,但它远非维度证明)。

【讨论】:

>"事实上,据我所知,没有已知的支持向量机模型的 VC 维度的证明" 据我所知,这取决于您使用的内核。我记得之前读过 RBF 内核具有无限 VC 维数的证明,并且有一个 sin 内核的例子也是无限的。但你是对的,我认为 VC Dimension 没有通用的(独立于内核的)证明 RBF 核的无限维是显而易见的。我指的是线性情况下的实际 VC 尺寸,可以采用基于边距的近似 min D^2/M^2, d+1 ,其中 D 是边界球体大小,M 是边距。然而它们都不是 SVM 本身的参数。 线性 SVC 的 VC 维度?好吧,线性情况只是一个线性分类器,线性分类器可以粉碎的最大数据集大小对于一般情况是 3。如果添加非线性依赖限制,则 R^n 将是 n+1。我可能又误解了你指的是什么。 我相信我们在谈论两个不同的事情,你在谈论经验估计(这是讨论容差概念的背景),我在谈论理论上的 VC 维度对于一般算法。无论如何,我同意你的观点,这似乎不是举行这个(有趣的)讨论的合适场所。 (1) 是的,应该是 3 (2) 不是,是的。它仍然是超平面,但不再是在二维空间中,而是在特征空间中,在 d=2 的情况下,它具有二次方更多的维度。如果您将决策边界投影到输入空间,那么它显然不再是一条线,因此也不是超平面(但这只是通过查看真实表面的一部分引起的错觉)【参考方案2】:

VC 维度不映射到给定解决方案的 SV 数量。

VC 维度是对于与这些点关联的标签的任何组合,模型可以完美粉碎的数据集样本的最大数量。另一方面,支持向量是定义超平面的点。

编辑:

根据您的评论,我正在扩展我的答案。

首先,当你这样说时:

“当 C = inf 时,最优超平面将是完全分离数据的超平面(假设存在)[...]”

这并不意味着 C 和 VC 维度之间存在直接关系(正如您在说 C=999 会产生 10000 的 VC 维度时所建议的那样)。这意味着使用 C = inf 您将强制执行所有约束,从而生成硬边距模型(一个完全分离数据的超平面)

“当应用映射到二维的多项式核时,R^n 中的定向超平面集合的 VC 维是 n+1 的事实是否仍然成立”

这在特征空间中是正确的,但请记住,输入空间中的决策边界将不再是超平面,实际上将是非线性的。

"多项式内核 (a*b+c)^d with d = 2" ... " 如果内核只有二维?"

该内核不是双向的,它会根据其他参数进行不同的映射。

【讨论】:

问题是当应用映射到二维的多项式内核时,R^n 中定向超平面集的 VC 维是 n+1 的事实是否仍然成立。不幸的是,我不能选择不使用内核。 @user1850980 很抱歉造成混乱,这不是我从您的问题中所理解的。我想指出一些观点,但是这个空间太短了,所以我将编辑我的答案

以上是关于SVM:VC维度和内核维度数之间的关系的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

文本分类学习 支持向量机SVM 的前奏 结构风险最小化和VC维度理论

非线性支持向量机内核维度

SVM - 训练样本数量与特征数量之间的关系

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