小白学习笔记，有误请指正
目录
[1. 间隔（Margin）](#1. 间隔（Margin）)
[2. 支持向量（Support Vectors）](#2. 支持向量（Support Vectors）)
[3. 最大间隔分类的优化问题](#3. 最大间隔分类的优化问题)
[1. 定义](#1. 定义)
[3. 常见的核函数](#3. 常见的核函数)
[1. 软间隔（Soft Margin）](#1. 软间隔（Soft Margin）)
[2. 正则化（Regularization）](#2. 正则化（Regularization）)
[1. 定义](#1. 定义)
[2. SVR的数学模型](#2. SVR的数学模型)
一、间隔与支持向量
1. 间隔（Margin）
++间隔++ 是指分类超平面（决策边界）与离该超平面最近的样本点之间的距离。在SVM中，目标是找到一个超平面，这个超平面不仅能够分开两类数据，而且能够最大化离分类边界最近的样本点的距离。这种最大化间隔的策略旨在提高模型的泛化能力，找最鲁棒性的超平面，减少在未见数据上的误差。
++最大间隔分类器++：SVM的核心思想是寻找一个具有最大间隔的超平面，间隔越大，分类器的鲁棒性（对噪声的容忍度）通常越强，从而提高模型的泛化能力。最大化间隔通常有助于减少过拟合现象。
++几何解释++：假设数据集是线性可分的，即数据集中的样本点可以通过一个超平面分为两类。分类超平面将数据集分为两部分，间隔就是指这两个类别的样本中，离超平面最近的样本到超平面的距离。SVM试图找到一个超平面，使得这个间隔最大化。
++数学表达++： 对于一个线性可分的二分类问题，假设我们有一个超平面：
其中 w是超平面的法向量，决定了超平面的方向，b是位移项，决定了超平面与原点之间的距离，x 是输入样本，记为
。
样本空间中任意点 x到超平面的距离，计算公式为：
其中，||w|| 是超平面法向量 w 的范数。
对于离超平面最近的正类样本，满足 w⋅x+b=1。
对于离超平面最近的负类样本，满足 w⋅x+b=−1。
2. 支持向量（Support Vectors）
++支持向量++是指那些位于分类间隔边界（即离超平面最近的样本点）上的样本点。这些点对于确定分类超平面的位置至关重要。换句话说，支持向量是决定分类决策边界的关键点。
++间隔++是指两个异类支持向量到超平面的距离之和。
++数学表达++：对于每个支持向量 xi，它们满足以下条件：
间隔的公式为：
3. 最大间隔分类的优化问题
SVM的目标是通过最大化间隔来提高分类器的泛化能力。
如何找到最大间隔，找到满足支持向量条件约束的w、b,使得 γ 最大,即
为了使||w||最小化，式子重写为
二、对偶问题
SVM的核心优化问题是一个约束优化问题，可以通过引入拉格朗日乘子法来转化为对偶问题。在原始问题中，我们通过最大化间隔来选择最优超平面，但对偶问题的引入使得问题的求解更加高效，尤其是在高维空间中。
对最大化间隔重写后的式子（即上一张图片）的每条约束添加拉格朗日乘子
，则该问题的拉格朗日函数可写为
经过一系列计算（书本P123页）后，解出 α 后，求出 ω 与 b 即得到模型
其中，要求满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)约束条件
如何了解KKT，这里有篇大佬的文章，讲得十分详细，深入理解并应用KTT求解约束性极值问题_kkt条件-CSDN博客
对偶问题的一个重要特点是，它可以通过内积计算，使得SVM的计算变得更加高效，并能够使用核函数进行高维映射。
三、核函数
1. 定义
核函数 K(x,x′) 是一个函数，它计算两个数据点 x 和 x′ （两个向量）在映射到高维空间后的内积，在支持向量机中这样表示：
将其放在对偶公式中后，可以得到以下的公式：
求解后的展示亦称"支持向量展式 "。
2.核矩阵
假设我们有一个数据集 {x1,x2,...,xn}，每个数据点xi∈Rd，核函数 K(x,x′)表示两个数据点 xx 和 x′x′ 之间的相似度或内积。核矩阵 K是一个n×n的对称矩阵，其每个元素Kij由核函数计算得到，表示样本xi和xj之间的相似度：
只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用.事实上，对于一个半正定核矩阵，总能找到一个与之对应的映射
换言之，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。
3. 常见的核函数
4.核函数的性质
1.若 κ1 和 κ2 为核函数，则对于任意正数 γ1 、γ12，其线性组合
也是核函数;
2.若 κ1 和 κ2 为核函数，则核函数的直积
也是核函数;
- 若 κl 为核函数，则对于任意函数 g （x），
也是核函数.
四、软间隔与正则化
1. 软间隔（Soft Margin）
++软间隔（Soft Margin SVM）++： 在软间隔SVM中，我们允许某些样本在边界内或被错误分类，这样就不会强求所有数据点都严格满足硬间隔的条件。为了做到这一点，通常引入一个松弛变量 ξi，表示每个样本距离超平面的程度（即允许某些数据点违反间隔的限制）。优化目标是最小化一个包含松弛变量的损失函数。它要求不是所有样本都满足以下约束：
++硬间隔（Hard Margin SVM）++：要求所有训练样本都被正确分类，并且位于超平面两侧的边界之外。它要求所有样本满足支持向量约束的条件。它符合对于含有噪声或非线性可分的情况，它容易过拟合。
软间隔的条件下，最大间隔的优化公式如下，
其中，
C 为无穷大时,所有样本均满足约束 ，硬间隔; 当 C 取有限值时，允许一些样本不满足约束，软间隔。
因为"0/1损失函数"非凸、非连续，数学性质不太好，使得优化公式不易直接求解.于
是，人们通常用其他一些函数来代替 ，称为"替代损失" (surrogate 10ss)函数，常用的代替损失函数如下：
2. 正则化（Regularization）
正则化是机器学习中防止过拟合的一种技术，它通过在优化目标中加入额外的项，约束模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
在SVM中，正则化通过引入一个调节因子C来控制软间隔的大小，具体如下：
当 C较大时，模型更倾向于减少误分类，间隔较小，可能导致过拟合。
当 C较小时，模型允许更多的误分类，从而增加间隔的大小，可能导致欠拟合。
五、支持向量回归（SVR）
1. 定义
SVR的基本思想是，在回归问题中，我们试图找到一个函数来预测目标值 y，使得在大部分数据点上，预测值与真实值的差异不超过一个设定的阈值（通常称为epsilon）。同时，我们希望找到的回归函数尽量平滑，并且不容易受到噪声或异常值的影响。侧重点更侧重于回归问题，而不是分类问题。
2. SVR的数学模型
目标是通过调整回归函数 f(x) 的参数，使得大多数数据点的误差在ϵ内，同时最小化模型的复杂度。
六、核方法
若不考虑偏移项 b ，则无论 SVM 还是 SVR，学得的模型总能表示成核函数的线性组合。
存在定理：
表示应理对损失函数没有限制，对正则化项 仅要求单调递增，甚至不要求是凸函数，意味着对于一般的损失函数和正则化项，优化问题(6.57) 的最优解 h*(x) 都可表示为核函数 κ (x ,xxi) 的线性组合;这显示出核函数的巨大威力.
人们发展出一系列基于核函数的学习方法，统称为"核方法" (kernelmethods). 最常见的，是通过"核化" (即引入核函数)来将线性学习器拓展为非线性学习器.
七、参考文献
1.周志华《机器学习》