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【内容简介】

    详解解读什么是支持向量机，如何解支持向量以及涉及的拉普拉斯乘子法，还有核方法的解读。

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什么是支持向量机-SVM

支持向量机-SVM(Support Vector Machine)从本质来说是一种：用一条线（方程）分类两种事物。

有了直观的感知，在定义这一节在做一些深入的思考，分解名词（Support Vector Machine）并尝试解释：

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 如何求解支持向量机

对于我们需要求解的这个超平面（直线）来说，我们知道

• 它离两边一样远（待分类的两个部分的样本点）

• 最近的距离就是到支持向量中的点的距离

根据这两点，抽象SVM的直接表达（Directly Representation）

其实这个公式是一点也不抽象，需要更进一步的用符号来表达。

我们知道在准确描述世界运行的规律这件事上，数学比文字要准确并且无歧义的多，文字（例子）直观啰嗦，数学（公式）准确简介

硬间隔      

补充一些关于二次规划算法的相关，(3)式的约束是一个不等式约束，所以我们可以使用KKT条件得到三个条件：

使用这些条件，可以构建高效算法来解这个方程，比如SMO（Sequential Minimal Optimization）就是其中一个比较著名的。至于SMO是如何做的，考虑到现代很多SVM的Pakage都是直接拿来用，秉承着前人付出了努力造了轮子就不重复造的核心精神，直接调用就好

软间隔     

已经说明了如何求得方程，以上的推导形式都是建立在样本数据线性可分的基础上，如果样本数据你中有我我中有你（线性不可分），应该如何处理呢？这里就需要引入软间隔（Soft Margin），意味着，允许支持向量机在一定程度上出错

三种常见损失函数如下图

(8)式就是常见的软间隔支持向量机，其中，每一个样本都有一个对应的松弛变量，用以表征该样本不满足约束的程度，求解的方法同理硬间隔支持向量机

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 支持向量机扩展

核方法     

以上我们求解的支持向量机都是在线性情况下的，那么非线性情况下如何处理？这里就引入：核方法

对于这样的问题，可以将样本从原始空间映射到一个更高为的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。

同理上文中引入拉格朗日乘子，求解整个方程后可得

也可以通过函数组合得到这些值

多类问题     

多类问题可以使用两两做支持向量机，再由所有的支持向量机投票选出这个类别的归属，被称为one-versus-one approace。

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Reference

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