(笔记)斯坦福机器学习第七讲--最优间隔分类器
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了(笔记)斯坦福机器学习第七讲--最优间隔分类器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本讲内容
1.Optional margin classifier(最优间隔分类器)
2.primal/dual optimization(原始优化问题和对偶优化问题)KKT conditions(KKT条件)
3.SVM dual (SVM的对偶问题)
4.kernels (核方法)
1.最优间隔分类器
对于一个线性可分的训练集合,最优间隔分类器的任务是寻找到一个超平面(w,b), 使得该超平面到训练样本的几何间隔最大。
你可以任意地成比例地缩放w和b的值,这并不会改变几何间隔的大小。
例如,我可以添加这样的约束:
这意味着我可以先解出w的值,然后缩放w的值,使得
我们可以自由地选择缩放因子来添加一些约束条件,但不会改变几何间隔的大小。
考虑最优间隔分类器的优化问题:
添加 这个条件,可以使几何间隔等于函数间隔。但是这个条件是一个非常糟糕的非凸性约束,所以需要改变优化问题:
实际上这依然是一个糟糕的非凸性优化目标,很难找到参数的全局最优解。之前说过我们可以自由地选择缩放因子来添加一些奇怪的约束条件,这里我们选择添加 .很明显这是一个缩放约束,当解出w,b的值后,你可以对他们进行任意地缩放,使得函数间隔等于1.因此优化问题变为:
这就是最终的凸优化问题。
2.原始问题和对偶问题
拉格朗日乘数法
假设有一个优化问题
首先创建一个拉格朗日算子
其中 称为拉格朗日乘数。
令参数的偏导数为0:
解方程组,求得w为最优解。
拉格朗日乘数法的扩展形式
假设有一个优化问题,称为原始问题p
首先创建一个拉格朗日算子
接着定义
当约束条件满足的时候,即
否则,任一约束不满足
考虑这样的优化问题
实际上等价于原始问题p
对偶问题:
定义
考虑这样的优化问题
这就是对偶问题。注意到对偶问题和原始问题的区别是,对偶问题的求最大值和求最小值的顺序刚好和原始问题相反。
一个事实是 .即最大值的最小值一定大于最小值的最大值。
在特定条件下,原始问题和对偶问题会得到相同的解。因此满足某些条件时,可以用对偶问题的解代替原始问题的解。
通常来说,对偶问题会比原始问题简单,并且具有一些有用的性质。
使原始问题和对偶问题等价的条件:
令f为凸函数 (Hessian H>=0)
假设 是仿射函数
接着假设 严格可执行 (注意是小于,而不是小于等于)
所以,, 使得 是原始问题的解, 是对偶问题的解,并且
KKT(Karush-kuhn-Tucker)互补条件:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
根据条件(3),一般情况下
这不是绝对成立的,因为可能两个值都为0.
当 成立时,我们称 是一个active constraint(活动约束)。
3.最优间隔分类器 对偶问题
原始问题
约束为
这是一个活动约束
当 意味着训练样本 的函数间隔等于1.
从上图可以看出,通常情况下,一个最优化问题的解只和特别少的样本有关。例如,上图的所有点中,只有离超平面分隔线最近的三个点,他们的函数间隔为1,拉格朗日乘数不为0,这三个样本我们称之为支持向量(support vectors)
拉格朗日算子
对偶问题为
为了求解对偶问题,我们需要对w,b求偏导数,并令偏导数为0 得到拉格朗日算子取极小值时的w,b。
将上述两条约束代入拉格朗日算子
因此对偶问题可以描述为
求解上述对偶问题,解出 ,那么
我们可以将整个算法表示成内积的形式
4.核方法
在SVM的特征向量空间中,有时候训练样本的维数非常高,甚至是无限维的向量。但是你可以使用 来高效地计算内积,而不必把x显式的表示出来。
这个结论仅对一些特定的特征空间成立。
第七讲完。
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