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阅读目录
一.什么是函数间隔？
二.什么是几何间隔？
三.函数间隔与几何间隔的关系？
四.硬间隔最大化
五.学习的对偶算法
在图A，B，C三点，A离超平面是最远的，所以A被分类错误的可能性是最小的，相反C离超平面的距离是最近的，所以C被分类错误的可能性是最大的，这很好理解。那么我们就可以用“一个点距离超平面的远近”来表示分类预测的确信程度
因此我们只需要寻找一个超平面离所有边缘点都最远。
a.我们用的绝对值表示点x与超平面的距离
b.对于样本点x来说，y是它的标签（分类结果+1或者-1）
c.代表预测出来的分类结果
d.y与的乘积来代表分类的正确性及刚才提到的确信程度。这就是函数间隔。
说明：
a:以二维空间为例，直线方程为AX+BY+C=0改为+c=0。
用法向量w代替(A,B)，用特征向量x代表（x,y）,
公式就是这么来的。
b：对于我们学习到的直线。把负实例点（0，0）代入，我们可以看出，算出的结果+1与它的标签-1不一致，因此线性可分支持向量机学习到的分离超平面
是不准确的，也就是说当y（
）>0,证明预测结果与标签一致，反之不一致。
c：进而函数间隔y（
1.定义函数间隔：
对于给定的训练数据集T和超平面（w,b）定义超平面（w,b）关于样本点（xi, yi）的函数间隔为：
定义超平面（w,b）关于训练数据集T的函数间隔为超平面（w,b）关于T中所有样本点（xi, yi）的函数间隔最小值
2.函数间隔的缺点：
||表示点x与超平面的距离是不准确的，因为只要成比例的改变w，b。比如改为2w，2b。超平面并没有改变，但是函数间隔却变为原来的2倍。
说明：
比如
，结果为2。代入原来的方程结果为1。但是，实际上直线的位置并没有发生改变.
因此，可以对分离超平面的法向量w加以约束，如规范化，让||w||=1，这时候函数间隔确定。这使得函数间隔成为几何间隔。
定义超平面(w，b)关于训练数据集T的几何间隔为超平面(w，b)关于T中所有样本点的几何间隔之最小值，即
超平面(w，b）关于样本点的几何间隔一般是实例点到超平面的带符号的距离（signed distance),当样本点被超平面正确分类时就是实例点到超平面的距离。
从函数间隔和几何间隔的定义可知，函数间隔和几何间隔有下面的关系：
如果||w||=1，那么函数间隔和几何间隔相等。如果超平面参数w和b成比例地改变（超平面没有改变)，函数间隔也按此比例改变，而几何间隔不变。
如何确定线性可分超平面？
从直观上而言，超平面应该是最适合分开两类数据的。而判定“最适合”的标准就是这个超平面两边的数据的间隔最大。所以，寻找有着最大间隔的超平面。
1.间隔边缘：
注意到两个虚线是平行的，而两个虚线间的距离Gap就称为间隔（margin）为2/||w||，两个虚线称为间隔边界。
2.最大间隔分离超平面：
目标函数： （几何间隔）
约束条件：
说明：约束条件表示每个样本点到超平面的距离至少是
考虑几何间隔与函数间隔的关系可以改写上式为
目标函数：（函数间隔除以||w||）
约束条件：
函数间隔的取值并不影响最优化问题的解，因为成比例的改变w和b目标函数和约束条件都不受到影响，所以我们可以让函数间隔为1.
目标函数就变为1/||w||,由于让1/||w||最大化，等价于让分母||w||最小化，为今后求导方便，把1/||w||的最大化等价为的极小化。
于是得到线性可分支持向量机学习的优化问题：
五.学习的对偶算法
拉格朗日对偶性：在约束优化问题，常常会采用拉格朗日对偶性来将原始问题转化为对偶问题，通过求解对偶问题而得到原始问题的解。这样，可以使计算简便，并且引入核函数，进而推广到非线性分类问题。
为了求解线性可分支持向量机的最优化问题，就是将它作为原始问题利用拉格朗日对偶性，求得最优解。这就是线性可分支持向量机的对偶算法。
说明：
1.原始问题
假设
是定义在
上的连续可微函数（因为要对它们求导），考虑约束最优化问题：
目标函数：
约束条件：
称为约束最优化问题的原始问题。
如果没有约束条件我们可以通过求导计算出最优解，这时就想办法去掉约束条件，很自然的想到拉格朗日函数（因为朗格朗日函数就是做这个的）：
引进广义拉格朗日函数（generalizedLagrange function）:
（在这里需要提一下如果约束条件是等式的话，就利用标准的朗格朗日函数）。
这里
，其中
是拉格朗日乘子
特别要求
在这里的原始问题：
那么如何求解对偶问题呢？
步骤一：
首先构造拉格朗日函数，为此对优化问题的每一个约束条件引进拉格朗日乘子：
，i=1，2，…N
我们将约束条件改写为：
此时代入广义拉格朗日函数得：
步骤二：
根据拉格朗日对偶性，原始问题的对偶问题是先对上式w,b求极小值，就是分别对它们求导。
再将它们代入圈1中，此时可以推导出更简单的形式，从该形式可以引入核计法。
说明：其中第一步是原始问题，第二步是累加和展开，第三步代入公式圈2和圈3，第四步合并系数，第五步代入公式圈1，第六步展开。
步骤三：
对参数alpha做最大化操作，将对偶问题中存在的特别要求
的约束条件和圈3中的约束条件最为最大化的约束条件，我们得到经过对偶化后的简化问题如下，
其中目标函数中的尖括号是做内积。
步骤四：
将上式的目标函数（圈4）由求极大值转换成求极小值，就得到与之等价的对偶最优化问题。
步骤五：
通过对偶问题解出来的，求得原始问题的w,b
定理：设对偶最优化问题的解，则存在下标j,使得
,并可按下式求解原始最优化问题的解
现在总结一下求解过程：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ldphoebe/p/5000769.html
