SVM的新理解
svm导出的原始问题然后利用KKT条件,为何还需要对偶空间?
一方面,实际上KKT条件怎么得到的?KKT条件的推导是:svm原始问题->极大极小问题(先算极小这步,但极小这步中α是有约束的,不好求)->满足某些条件(如凸的等)->极小极大问题(先算极大这步,α约束条件跑到第二步,极大这步没约束)->推导出KKT条件。
另一方面,如果没有对偶空间,对于非线性问题,第一步先映射到线性,第二步再使用最大间隔线性分类。这样的时间花费很大,于是,考虑用核函数。核函数的优点就是将这两步合在一起计算,这样使得时间花费变少。
核函数:KΦ(x,x')=Φ(x)TΦ(x') (1)
计算简化,如对一个映射Φ2,KΦ2(x,x')=...=1+(xTx')+(xTx')2 (2)
很显然,(1)式中花费为O(d2),(2)式中花费为O(d),因为这里只需计算xTx',其中这里d只x的维数。
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