《统计学习方法》SVM约束最优化的错误

函数间隔和几何间隔的不同

按照统计学习方法这本书的说法

函数和几何间隔之间其实是一个线性的映射

\gamma = \frac{\hat \gamma}{||w||}

其中 \hat \gamma是函数间隔, \gamma是几何间隔

而且几何间隔的定义是

\gamma = y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||})

其实我觉得他这样定义有问题


约束最优化问题的表达无法理解

书上说原问题可以表述为下面的最优化问题

\max_{w,b} \gamma \\ s.t.\ y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}) \geq \gamma,\ i=1,2,...,N

但是其实约束项的左右两边是一样的(\gamma = y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}))。。。

看着十分奇怪

就算之后用函数间隔替换了几何间隔, 但是还是有同样的问题:

s.t.\ y_i(wx+b) \geq \hat \gamma,\ i=1,2,...,N; \hat \gamma = y_i(wx+b)

那这样的话函数间隔还有什么意义。。。


我认为的更好的解释

函数间隔隐藏了“分类正确”这个条件

按照定义来说,几何间隔应该是不考虑分类正确与否的

举个例子, 如果正例(+1)被误分类到wx+b<0的区间里面了,那么函数间隔\hat \gamma' \leq 0, 几何间隔\gamma' \geq 0

所以这两个之间的关系并不只是线性缩放, 并且保持符号相同的关系。可能符号会发生改变

也就是说“函数间隔”隐藏了“分类正确这个大前提”, 所以

y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}) \neq\frac{1}{||w||}|wx+b| \\ \gamma \neq \frac{\hat \gamma}{||w||}

原问题的新表述

所以几何间隔\gamma应该满足“值永远为正数”这个条件

\gamma = |\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}| = \frac{1}{||w||}|wx+b|

而约束最优化问题应该被如此表述:

  1. 优化目标:最大化几何间隔\gamma
  2. 约束条件:分类正确
  3. 约束条件: 每个训练样本点的距离至少是\gamma

\max_{w,b} \gamma \\ s.t.\ y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}) \geq \gamma,\ i=1,2,...,N

约束条件左边的式子的意义是:“在分类正确的条件下的几何距离”,相较于右边式子多了一个条件

所以有

\max_{w,b} \frac{1}{||w||}|wx+b| \\ s.t.\ y_i(\frac{w}{||w||}x+\frac{b}{||w||}) \geq \frac{1}{||w||}|wx+b|,\ i=1,2,...,N

约束条件里面的||w||可以左右消除

\max_{w,b} \frac{1}{||w||}|wx+b| \\ s.t.\ y_i(wx+b) \geq |wx+b|,\ i=1,2,...,N

和书上的原理一样, 因为|wx+b|对于解没有影响, 所以可以取|wx+b|=1, 于是有

\max_{w,b} \frac{1}{||w||}\\ s.t.\ y_i(wx+b) \geq 1,\ i=1,2,...,N

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • 【概述】 SVM训练分类器的方法是寻找到超平面,使正负样本在超平面的两侧(分类正确性即“分得开”),且样本到超平面...
    sealaes阅读 11,118评论 0 7
  • 本章涉及到的知识点清单:1、决策面方程2、函数间隔和几何间隔3、不等式约束条件4、SVM最优化模型的数学描述(凸二...
    PrivateEye_zzy阅读 13,311评论 3 10
  • 注:题中所指的『机器学习』不包括『深度学习』。本篇文章以理论推导为主,不涉及代码实现。 前些日子定下了未来三年左右...
    我偏笑_NSNirvana阅读 40,099评论 12 145
  • 参考Jerrylead和july-支持向量机通俗导论 一、由逻辑回归,引申出SVM(线性可分的SVM) 1.1 逻...
    小碧小琳阅读 1,482评论 0 2
  • 最近看到很多做技术和测试的小伙伴在问怎么转岗到产品经理,或者想做产品经理前期怎么学习。甚至现实生活中也有朋友...
    机智的骚年阅读 1,063评论 9 53