DamiRocK

Soft-margin SVM: прямая и двойственная задачи

Полная формулировка soft-margin SVM: primal с ξi и C, dual с 0≤αi≤C, Σαiyi=0 и квадратичным kernel-free членом.

Научная визуализация Soft-margin SVM: прямая и двойственная задачи
min ½||w||²+CΣξᵢ; dual max Σαᵢ−½Σαᵢαⱼyᵢyⱼ⟨xᵢ,xⱼ⟩
Двойственная задача зависит от данных только через скалярные произведения.

Условие

Выпишите прямую и двойственную задачу метода опорных векторов в исходном пространстве.

Прямая задача источника

Для yᵢ∈{−1,+1}:

min_{w,b,ξ} ½||w||² + CΣᵢξᵢ

при

yᵢ(⟨w,xᵢ⟩+b) ≥ 1−ξᵢ, ξᵢ≥0.

Двойственная задача источника

max_α Σᵢαᵢ − ½Σᵢⱼ αᵢαⱼyᵢyⱼ⟨xᵢ,xⱼ⟩

при 0≤αᵢ≤C и Σᵢαᵢyᵢ=0.

Откуда берутся ограничения dual

Условие по b даёт Σαᵢyᵢ=0. Минимизация лагранжиана по ξ вместе с неотрицательностью slack приводит к верхней границе αᵢ≤C. Условие по w даёт

w=Σᵢαᵢyᵢxᵢ.

После подстановки w остаются только скалярные произведения объектов.

Опорные векторы

По условиям KKT наблюдения с αᵢ>0 влияют на w и являются опорными. При 0<αᵢ<C для типичного невырожденного случая точка лежит на margin; αᵢ=C часто соответствует объекту внутри полосы или с ошибкой.

Переход к ядрам

Именно появление данных только через ⟨xᵢ,xⱼ⟩ позволяет заменить его положительно полуопределённым K(xᵢ,xⱼ), не выписывая координаты feature space явно.

Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 68 · CC BY 4.0. Обе формулировки источника сохранены; связь через KKT добавлена.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.