SVM推导

标准最大margin问题

假设data是linear seperable的

优化目标

希望 margin（w）,i.e, 最小的点到直线的距离 最大

即是要得到最右的线，它对噪声的鲁棒性最好

得到的分类器很简单，线一侧为x，另一侧为o

预备知识：点到直线的距离 

为了推导方便，不再将截距 bias b并入向量w中

点到直线的距离推导

假设 平面方程是

平面方程怎么来的？参考：

http://netedu.xauat.edu.cn/jpkc/netedu/jpkc/gdsx/homepage/5jxsd/51/513/5307/530705.htm

如果不想打开链接，看这个就行了

平面法向量是 w

那么对于

因为x'和x''在平面上，所以有

也自然得到

如何算distance呢

x到平面的距离：将x与平面上的点x'相连，然后计算（x-x'）在w方向上的投影就可以了

上面最右一步化简是因为

上面已经写了，x'在直线上，所以有

代入即可。

好，现在得到了点到直线的距离

在高维上说就是 distance to seperating hyperplane

应该不陌生

回到我们的优化目标，橘红色的部分已经OK了

将b从w中拆出来（上面已经说了）

优化目标可以写成

0

根据约束1：分割面可以正确划分每个点，即

也就是 上面相乘的两项总是同号的

所以点到直线的距离

可以写成

优化目标可以写成

对于直线方程，scaling是没关系的

那么我们可以假设

因为上面是更强的条件，那么优化目标的第一个约束条件可以解除

另外，

目标函数变为

还是一个max min优化

下面采用反证法证明 约束条件 等价于

toy example