回顧

通過定義訓(xùn)練集S={(x(i),y(i));i=1,2,...,m}與線性決策平面(w,b)之間的function margin γ^和geometric margin γ 、好的分類決策平面特點得到了一個最優(yōu)化問題：

max(γ,w,b)γ　s.t.　y(i)(wTx(i)+b)≥γ,　||w||=1
下面要介紹的就是如何解決這個最優(yōu)化問題，一個思路就是將這個沒有“現(xiàn)貨”可以解決的優(yōu)化問題，轉(zhuǎn)變?yōu)閛ff-the-shelf的最優(yōu)化問題的形式，以便直接拿來使用。

最優(yōu)化問題推導(dǎo)過程

約束條件中的||w||=1是一個nasty(非凸)的目標，于是進行第一步的演變：

• 將最大化geometric margin轉(zhuǎn)變?yōu)樽畲蠡痜unction margin

  max(γ^,w,b)γ^　s.t.　y(i)(wTx(i)+b)≥γ^,i=1,2,...,m
  雖然沒有了||w||=1的約束，但這個優(yōu)化目標則變?yōu)榱艘粋€nasty（non-convex）函數(shù)，需要進行第二步的演變：

• 引入(w,b)的尺度限制，使function margin γ^=1
  考慮到最大化γ^/||w||=1/||w||等效于最小化||w||2，于是第二步演變后得到的優(yōu)化問題為：
  

  max(γ,w,b)12||w||2　s.t.　y(i)(wTx(i)+b)≥1,i=1,2,...,m
  經(jīng)過兩步的推導(dǎo)，問題轉(zhuǎn)變?yōu)榱艘粋€典型的凸二次目標與線性約束的優(yōu)化問題，這類問題可以通過成熟的software解決，不必深究。

雖然通過上面的推導(dǎo)過程能夠解決并得到一個好的分類決策超平面，但是還得介紹一下Lagrange duality，通過上面優(yōu)化問題的對偶形式，可以引入kernel trick得到在高維空間表現(xiàn)很好的optimal margin classifiers，另外，dual form將得到比上面解普通二次優(yōu)化問題更加有效的方法。

Lagrange duality

1. Lagrange multiplier

考慮下面形式的優(yōu)化問題：

minw　f(w)　s.t.　hi(w)=0,　i=1,...,l.
解決方法之一就是Lagrange multipliers，定義Lagrangian為：
L(w,β)=f(w)+sumli=1βihi(w)
βi那一項叫做Lagrange multipliers。通過求解偏微分來得到對應(yīng)的w、β。

2. primal optimization problem

將如下形式的優(yōu)化問題成為primal optimization問題：

minw　f(w)　s.t.　gi(w)≤0,i=1,...,k　hi(w)=0,　i=1,...,l.
為了解決這個問題，開始進行相關(guān)的推導(dǎo)：

• generalized Lagrangian：
  L(w,α,β)=f(w)+sumki=1αigi(w)+sumli=1βihi(w)
• objective θP(w)：

θP(w)=maxα,β:αi≥0L(w,α,β)=maxα,β:αi≥0　f(w)+sumki=1αigi(w)+sumli=1βihi(w)
討論一下，如果gi(w)>0　or　hi(w)≠0，則objective就變?yōu)榱藷o窮大，因此maximize就是為了使gi(w)、hi(w)滿足約束條件。當它們滿足約束條件時，為了使objective就等于了f(w)。這里P的含義代表的是primal。

• final optimization form：

minwθP(w)=minw　maxα,β:αi≥0L(w,α,β)

• final optimal solution：

p?=minwθP(w)

3. 對偶問題dual optimization problem

• objective θD(α,β)：

θD(α,β)=minwL(w,α,β)
這里D代表的是dual。

• dual optimization problem：

maxα,β:αi≥0θD(α,β)=maxα,β:αi≥0　minwL(w,α,β)

• dual solution：

d?=maxα,β:αi≥0θD(w)

4. 耦合primal和dual問題

不加約束地，兩者有如下形式的關(guān)系：

d?=maxα,β:αi≥0　minwL(w,α,β)≤minw　maxα,β:αi≥0L(w,α,β)=p?
我們期望是在滿足某些條件時，令d?=p?。而這個條件就是著名的KKT條件，這里不再詳述，只是進行稍微的解釋說明：f、gi(w)是凸函數(shù)，而hi(w)需為affine，即形如hi(w)=aTiw+bi。同時，如果(w,α,β)滿足KKT條件，它就是primal和dual問題的解。

• KKT formulation

?L(w?,α?,β?)?wi=0,i=1,...n?L(w?,α?,β?)?βi=0,i=1,...lα?gi(w?)=0,i=1,...,kgi(w?)≤0,i=1,...,kα?≥0,i=1,...,k
另外值得注意的條件就是，α?gi(w?)=0,i=1,...,k，叫做KKT dual complementary condition，它表明了如果α?>0，那么gi(w?)=0。后續(xù)引入到maximize marge問題中，會推導(dǎo)出support vector的定義。

optimal margin classifiers

這里重寫margin最大化的問題：

max(γ,w,b)12||w||2　s.t.　y(i)(wTx(i)+b)≥1,i=1,2,...,m

support vector

通過定義gi(w)這個約束項為如下形式：

gi(w)=?y(i)(wTx(i)+b)+1≤0
這樣這個問題就轉(zhuǎn)變?yōu)榱松厦嫠榻B的那些預(yù)備問題了。從KKT dual complementary condition中可知，α?>0對應(yīng)訓(xùn)練樣本中那些functional margin等于1的樣本點，即使得gi(w?)=0，這些點就叫做support vector。

2. 構(gòu)造對偶問題

• 構(gòu)造Lagrangian

按照上面的介紹的Lagrangian，構(gòu)造如下形式：

L(w,b,α)=12||w||2?∑i=1mαi[y(i)(wTx(i)+b)?1]

• 構(gòu)造θD

按照上面介紹的dual問題的步驟，進行構(gòu)造，然后求解。對w求解偏微分，得到如下的對應(yīng)的w：

w=∑i=1mαiy(i)x(i)
這個公式很重要，還記得剛才提到的support vector，實際上最后得到的w就是support vectors的樣本點的線性組合。這一現(xiàn)象被稱為??表示定理??。實際上知道了決策超平面w之后，很容易得到b的表達式為：
b?=?maxi:y(i)=?1w?Tx(i)+mini:y(i)=+1w?Tx(i)2
實際上的含義就是當知道斜率之后，求截距b就是不斷地進行平移，移動到兩個樣本的正中間。其實比較困難的地方時在求斜率上。

• 對偶問題

最后推出的dual問題的形式如下：

maxα　W(α)=∑i=1mαi?12∑i,j=1my(i)y(j)αiαj<x(i),x(j)>s.t.　αi≥0,i=1,...,m∑i=1mαiy(i)=0
當然這樣進行dual問題轉(zhuǎn)化，需要先驗證KKT條件，否則兩者primal和dual問題的解不等，轉(zhuǎn)化就沒意義了。這樣問題轉(zhuǎn)化為了求解參數(shù)為αi的最大化問題。
到此，假設(shè)已經(jīng)得到了對應(yīng)的解，那么模型在進行工作時，計算wTx+b時，可以進行如下的轉(zhuǎn)換：
wTx+b=(∑i+1mαiy(i)x(i))Tx+b=∑i+1mαiy(i)<x,x(i)>+b
所以，計算中只需要計算新輸入的x與訓(xùn)練集中的x的內(nèi)積就好了。還記得support vector吧，實際上只需要計算新輸入x與support vcetors的內(nèi)積就好了。上面的那種形式，有助于我們引出kernel trick。

Kernels核

回顧linear regression，通過features x，x2，x3...，xn來獲取更加powerful的曲線。實際上是通過特征一聲，將原始特征映射到高維空間，隨著n的增大，模型的能力越強，復(fù)雜度越高，可以擬合的曲線也越彎曲，但是隨著自由度的增加，模型很有可能overfitting。常規(guī)的方法是不可能達到無窮多維度的擬合的。特征映射記為?，映射后的特征記為?(x)。而kernel的定義為：對應(yīng)給定的特征映射?(x)，K(x,z)=?(x)T?(z)。給定一個kernel就表達了兩層信息，一是特征映射函數(shù)，二是內(nèi)積。Kernel的好處是容易計算，如果對應(yīng)的特征映射?(x)是一個高維度的矢量，那么計算內(nèi)積就比較費勁，而通常直接利用Kernel能夠獲得更有效率的計算。另一方面，kernel具有內(nèi)積的特性，表示了經(jīng)過特征轉(zhuǎn)換后的特征相似度。比如：

K(x,z)=exp(?||x?z||22σ2)
當x,z距離很近時，接近為值接近為1；當x,z距離很遠時，接近為值接近為0；這個Kernel叫做Gaussian kernel。定義Kernel matrix為Kij=K(xi,xj)。K得是半正定的對稱矩陣。這是一個充分條件，被稱為Mercer Theorem。
將Kernel應(yīng)用與SVM是非常明顯的，而kernel不僅僅能應(yīng)用于SVM，特別地，當學(xué)習(xí)算法中需要以輸入特征矢量的內(nèi)積形式時，使用kernel代替將會在高維特征空間非常高效地工作。所以，稱這種技能為kernel trick。

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2015-8-26
藝少

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/huty/p/8519208.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Andrew Ng机器学习课程7的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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