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转自：JerryLead
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简介
支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。
这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。
这份材料从前几节讲的logistic回归出发，引出了SVM，既揭示了模型间的联系，也让人觉得过渡更自然。
重新审视logistic回归
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。
因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。
形式化表示就是
假设函数
其中x是n维特征向量，函数g就是logistic函数。
的图像是
可以看到，将无穷映射到了(0,1)。
而假设函数就是特征属于y=1的概率。
当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求
，若大于0.5就是y=1的类，反之属于y=0类。
再审视一下
，发现
只和
有关，
>0，那么
，g(z)只不过是用来映射，真实的类别决定权还在
。还有当
时，
=1，反之
=0。
如果我们只从
出发，希望模型达到的目标无非就是让训练数据中y=1的特征
，而是y=0的特征
。
Logistic回归就是要学习得到
，使得正例的特征远大于0，负例的特征远小于0，强调在全部训练实例上达到这个目标。
图形化表示如下：
中间那条线是
，logistic回顾强调所有点尽可能地远离中间那条线。学习出的结果也就中间那条线。
考虑上面3个点A、B和C。从图中我们可以确定A是×类别的，然而C我们是不太确定的，B还算能够确定。这样我们可以得出结论，我们更应该关心靠近中间分割线的点，让他们尽可能地远离中间线，而不是在所有点上达到最优。
因为那样的话，要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加远离中间线。我想这就是支持向量机的思路和logistic回归的不同点，一个考虑局部（不关心已经确定远离的点），一个考虑全局（已经远离的点可能通过调整中间线使其能够更加远离）。这是我的个人直观理解。
形式化表示
我们这次使用的结果标签是y=-1,y=1，替换在logistic回归中使用的y=0和y=1。同时将
替换成w和b。
以前的
，其中认为
。现在我们替换
为b，后面替换
为
（即
）。这样，我们让
，进一步
。
也就是说除了y由y=0变为y=-1，只是标记不同外，与logistic回归的形式化表示没区别。再明确下假设函数
上一节提到过我们只需考虑
的正负问题，而不用关心g(z)，因此我们这里将g(z)做一个简化，将其简单映射到y=-1和y=1上。映射关系如下：
函数间隔（functional margin）和几何间隔（geometric margin）
给定一个训练样本
，x是特征，y是结果标签。i表示第i个样本。我们定义函数间隔如下：
可想而知，当
时，在我们的g(z)定义中，
，
的值实际上就是
。反之亦然。
为了使函数间隔最大（更大的信心确定该例是正例还是反例），当
时，
应该是个大正数，反之是个大负数。因此函数间隔代表了我们认为特征是正例还是反例的确信度。
继续考虑w和b，如果同时加大w和b，比如在
前面乘个系数比如2，那么所有点的函数间隔都会增大二倍，这个对求解问题来说不应该有影响，因为我们要求解的是
，同时扩大w和b对结果是无影响的。
这样，我们为了限制w和b，可能需要加入归一化条件，毕竟求解的目标是确定唯一一个w和b，而不是多组线性相关的向量。这个归一化一会再考虑。
刚刚我们定义的函数间隔是针对某一个样本的，现在我们定义全局样本上的函数间隔
说白了就是在训练样本上分类正例和负例确信度最小那个函数间隔。
接下来定义几何间隔，先看图
假设我们有了B点所在的
分割面。任何其他一点，比如A到该面的距离以
表示，假设B就是A在分割面上的投影。
我们知道向量BA的方向是
（分割面的梯度），单位向量是
。A点是
，所以B点是x=
（利用初中的几何知识），带入
得，
进一步得到
实际上就是点到平面距离。
再换种更加优雅的写法：
当
时，不就是函数间隔吗？是的，前面提到的函数间隔归一化结果就是几何间隔。
他们为什么会一样呢？因为函数间隔是我们定义的，在定义的时候就有几何间隔的色彩。同样，同时扩大w和b，w扩大几倍，
就扩大几倍，结果无影响。同样定义全局的几何间隔
最优间隔分类器（optimal margin classifier）
回想前面我们提到我们的目标是寻找一个超平面，使得离超平面比较近的点能有更大的间距。也就是我们不考虑所有的点都必须远离超平面，我们关心求得的超平面能够让所有点中离它最近的点具有最大间距。
形象的说，我们将上面的图看作是一张纸，我们要找一条折线，按照这条折线折叠后，离折线最近的点的间距比其他折线都要大。形式化表示为：
这里用
=1规约w，使得
是几何间隔。
到此，我们已经将模型定义出来了。如果求得了w和b，那么来一个特征x，我们就能够分类了，称为最优间隔分类器。接下的问题就是如何求解w和b的问题了。
由于
不是凸函数，我们想先处理转化一下，考虑几何间隔和函数间隔的关系，
，我们改写一下上面的式子：
这时候其实我们求的最大值仍然是几何间隔，只不过此时的w不受
的约束了。然而这个时候目标函数仍然不是凸函数，没法直接代入优化软件里计算。我们还要改写。
前面说到同时扩大w和b对结果没有影响，但我们最后要求的仍然是w和b的确定值，不是他们的一组倍数值，因此，我们需要对
做一些限制，以保证我们解是唯一的。
这里为了简便我们取
。这样的意义是将全局的函数间隔定义为1，也即是将离超平面最近的点的距离定义为
。由于求
的最大值相当于求
的最小值，因此改写后结果为：
这下好了，只有线性约束了，而且是个典型的二次规划问题（目标函数是自变量的二次函数）。代入优化软件可解。
到这里发现，这个讲义虽然没有像其他讲义一样先画好图，画好分类超平面，在图上标示出间隔那么直观，但每一步推导有理有据，依靠思路的流畅性来推导出目标函数和约束。
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