支持向量機是一種用來回歸和分類的算法，一般用來進行分類的算法， 它的思想是通過尋找一個最優的超平面，然後将不同标簽的樣本數據進行分離開，如圖所示

超平面的選擇

通過尋找一個超平面，然後将數據集分成兩類， 但是超平面可能會有許多個，哪一個是最好的呢? 如何去确定呢?

情景1: 在這種情況下，超平面B是最好的選擇，因為B可以将數據集很好的分開

情景2:這三個超平面可以将數據集分開，但是超平面C是最好的，此時需要看一看數據點到超平面的最近距離達到最大，這樣可以使得無論正樣本還是負樣本的到超平面的間隔會達到最大

情景3:在這種情況下，應該是選擇超平面A還是超平面B呢? 直觀的看，應該是選擇B，因為它的間隔是最大的，但是這種情況下并沒有正确的進行分類，如果選擇超平面A的話，在訓練集上是分類的很完美，但是在預測的數據集上效果不會很好，因為它的間隔很小，同時由于樣本的噪聲的存在，有些樣本是異常點，即噪聲點，對于新的樣本很容易分類錯誤，實際上就是過拟合，所以應該在目标函數加一些懲罰項，然後讓超平面既要達到間隔最大，又要使得允許一些樣本點分類錯誤

情景4: 在這種情況，無法找到一個超平面将樣本正确的分開，那麼如何去做呢? 采用的方法是是"核技巧",将數據的維度進行擴大，

如在這裡引入z=x2 y2, 當投影到x-z平面上後，可以發現是線性可分了, 如圖所示:

數學表示:

在二維空間上，一條直線方程表示如下:

現在将x軸，y軸重新起個名字，稱為x1, x2， 然後方程變為

然後移項得到:

然後進行向量化後得到:

進一步向量化後得到:

其中，向量w和x分别為：

在這裡w1=a, w2=-1

當将二維空間推廣到n維空間中去, 公式形式沒有變化，

圖1-1

其中w向量和x向量表示如下:

把圖1-1的方程稱為超平面方程

函數間隔與幾何間隔

假設找到一個超平面,将區域分成了兩部分，如圖所示:

并且定義如下，

可以發現，如果能夠正确分類，意味着

因為yi= 1或者-1，可以得到如下的關系:

所以可以稱為yi(wxi b)為函數間隔

幾何間隔的定義:

幾何間隔就是一個點到超平面的距離

仍以二維直線舉例，一個點到直線的距離是:

當将将直線方程擴展到多維，求得我們現在的超平面方程，對公式進行如下變形：

其中||w||稱為範數，數學定義是:

那麼:

對于函數間隔來說，如果将某點的函數間隔擴大k倍，那麼幾何間隔仍然保持不變，

通常為了表示方便， 通過擴大或縮小w,b的系數，使得

此時幾何間隔變為了

如何去找到超平面呢? 我們的目标是讓幾何間隔最大，那麼目标函數如何表示呢? 下節再說

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