支持向量机(二)
核函数
异或问题不是线性可分的,对这样的问题,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。如果原始空间是有限维,即属性数有限,那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。
令 表示将 映射后的特征向量,于是,在特征空间中划分超平面所对应的模型可表示为
类似上篇博客提到的对偶问题,映射后的公式如下:
公式(1)
求解公式(1)涉及到 的内积运算,这是样本在映射到特征空间之后的内积。如果维数很大,计算是很困难的。可以设想这样一个函数(称为核技巧):
即 和 在特征空间的内积等于它们在原始样本空间中通过函数 计算的结果。有这样的函数,上式可重写为:
公式(2)
求解后可得到:
公式(3)
这里的函数 就是核函数,公式(3)表示模型最优解可通过训练样本的核函数展开,这一展式也称支持向量展式。
如果知道 的具体形式,则可以写出核函数 ,但现实任务中通常不知道 是什么形式,那么合适的核函数是否一定存在?什么样的函数适合做核函数?
定理:核函数
令 为输入空间, 是定义在 上的对称函数,则 是核函数当且仅当对于任意数据 ,核矩阵 K 总是半正定的:
上述定理表明,只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定,就能作为核函数。任何一个核函数都隐式地定义了一个称为“再生核希尔伯特空间(RKHS)”的特征空间。
自己去找一个核函数还是很难的,怎么办呢?还好牛人们已经帮我们找到了很多的核函数,而常用的核函数也仅仅只有那么几个。下面我们来看看常见的核函数, 选择这几个核函数介绍是因为scikit-learn中默认可选的就是下面几个核函数。
名称 | 表达式 | 参数 |
---|---|---|
线性核 | ||
多项式核 | 是多项式的次数 | |
高斯核 | $\kappa(x_i,x_j)=exp(-\frac{ | |
Sigmoid核 | 为双曲正切函数() |
线性可分SVM我们可以和线性不可分SVM归为一类,区别仅仅在于线性可分SVM用的是线性核函数。
高斯核函数(Gaussian Kernel),在SVM中也称为径向基核函数(Radial Basis Function,RBF),它是非线性分类SVM最主流的核函数。libsvm默认的核函数就是它。
对文本分类通常采用线性核,情况不明时,可以尝试高斯核。
此外,核函数还可以通过组合得到,如 和 是核函数,那么下面的组合也是核函数
参考
周志华《机器学习》
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6103615.html
李航《统计学习方法》
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2022/11/19 21:16:57