支持向量机

第6章 支持向量机

  • Page121: 划分超平面

    超平面是将N维空间分成两个闭半空间的N-1维的仿射空间。划分超平面则是把两类数据集样本划分开来的超平面。

  • Page122: 支持向量

    支持平面上把两类划分开来的超平面的向量点,即距离超平面最近的几个训练样本点。

  • Page122: 间隔

    两个异类支持向量到超平面的距离之和为间隔,.

  • Page123: SVM

    s.t.

  • Page123: 对偶问题(405)(dual problem)

    在求最小值的原问题里,其对偶问题提供了一个下界(lower bound)。

  • Page124: KKT条件(124,132,135)(Karush-Kuhn-Tucker)

    • - Page126: 核函数

      可以看成是一种映射,不仅可以是点对点的映射,还可以是一个分布对点的映射。

  • Page127: 核技巧(kernel trick)

    在特征空间的内积等于它们在原始样本空间中通过函数κ(·,·)计算的结果。

  • Page127: 支持向量展式

    模型最优解课通过训练样本的核函数展开。

  • Page128: 核矩阵(138,233)

    形为这样的核函数,可以将低维空间映射为高维空间,将原来线性不可分的分布转化为线性可分的分布。核函数可以表示高维空间的内积。 此外,核函数必须满足对称性和矩阵半正定。

  • Page128: RKHS

    非线性映射ϕ,它将原始特征空间中的数据点映射到另一个高维空间中,这个高维空间称为再生核希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space),简称RKHS。

  • Page128: 高斯核

    高斯核函数是最常用的径向基函数。

  • Page128: 线性核

    线性核函数是;多项式核是,即d为1时退化为线性核。

  • Page129: 软间隔

    允许支持向量机在一些样本上出错,即允许某些样本不满足约束。

  • Page129: 硬间隔

    要求所有样本均满足约束,即所有样本都划分正确。

  • Page130: 0/1损失函数(page147)

  • Page130: 替代损失

    0/1损失函数不易直接求解(非连续,不是convex),所以通常会用其他函数来替代求解,也叫替代损失。

  • Page130: hinge损失

    ,采用hinge损失函数,则优化目标变成

  • Page130: 指数损失(173)

  • Page130: 对率损失

  • Page130: 松弛变量

    松弛变量,即slack variables

  • Page131: 软间隔支持向量机

    引入了松弛变量,式子可重写为:

  • Page133: 结构风险

    描述模型f的性质,.

  • Page133: 经验风险

    描述模型和训练数据的契合程度,可以理解为误差。

  • Page133: 罚函数法

    正则化。对不希望得到的结果施以惩罚,从而使得优化过程趋向于希望目标。

  • Page133: 支持向量回归

    Support Vector Regression(SVR)其实是对误差的计算加了一个误差容忍值epsilon(即),即落入这个误差范围内的不计入误差和中。

  • Page137: 核方法

    这一系列基于核函数的学习方法统称为核方法。最常见的是将线性学习器拓展为非线性学习器。如把线性不可分的低维分布通过方法转成线性可分的高维分布。

  • Page137: Mercer定理

    任何半正定的函数都可以作为核函数。

  • Page137: 表示定理

    优化问题的解总可用核函数表示。

  • Page137: 核化(232)

    引入核函数来解决问题。

  • Page137: 核线性判别分析

    Kernelized Linear Discriminant Analysis(KLDA)是指引入核函数进行线性判别分析。

  • Page139: 割平面法

    Cutting plane algorithm是求全整数规划的一种方法,先松弛求得最优解,再逐步把不符合整数可行解的那一部分可行域通过平面(不等式分割)划分掉。

  • Page140: 多核学习

    使用多个核函数,学习后获得最优凸组合。

  • Page140: 一致性

    相合性。即考虑通过求解替代损失函数得到的解释是否是原问题的解。

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