从零推导支持向量机 (SVM)

雷锋网 AI 科技评论按，本文作者张皓，目前为南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。

个人主页：http://lamda.nju.edu.cn/zhangh/。该文为其给雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论的独家供稿，未经许可禁止转载。

摘要

支持向量机 (SVM) 是一个非常经典且高效的分类模型。但是，支持向量机中涉及许多复杂的数学推导，并需要比较强的凸优化基础，使得有些初学者虽下大量时间和精力研读，但仍一头雾水，最终对其望而却步。本文旨在从零构建支持向量机，涵盖从思想到形式化，再简化，最后实现的完整过程，并展现其完整思想脉络和所有公式推导细节。本文力图做到逻辑清晰而删繁就简，避免引入不必要的概念、记号等。此外，本文并不需要读者有凸优化的基础，以减轻读者的负担。对于用到的优化技术，在文中均有介绍。

尽管现在深度学习十分流行，了解支持向量机的原理，对想法的形式化、简化，及一步步使模型更一般化的过程，及其具体实现仍然有其研究价值。另一方面，支持向量机仍有其一席之地。相比深度神经网络，支持向量机特别擅长于特征维数多于样本数的情况，而小样本学习至今仍是深度学习的一大难题。

1. 线性二分类模型

给定一组数据，其中，二分类任务的目标是希望从数据中学得一个假设函数 h: R → {−1,1}，使得 h(x_i) =y_i，即

用一个更简洁的形式表示是

更进一步，线性二分类模型认为假设函数的形式是基于对特征 xi 的线性组合，即

定理 1. 线性二分类模型的目标是找到一组合适的参数 (w, b)，使得

即，线性二分类模型希望在特征空间找到一个划分超平面，将属于不同标记的样本分开。

证明.

2. 线性支持向量机

线性支持向量机 (SVM) [4]也是一种线性二分类模型，也需要找到满足定理 1 约束的划分超平面，即 (w, b)。由于能将样本分开的超平面可能有很多，SVM 进一步希望找到离各样本都比较远的划分超平面。

当面对对样本的随机扰动时，离各样本都比较远的划分超平面对扰动的容忍能力比较强，即不容易因为样
本的随机扰动使样本穿越到划分超平面的另外一侧而产生分类错误。因此，这样的划分超平面对样本比较稳健，不容易过拟合。另一方面，离各样本都比较远的划分超平面不仅可以把正负样本分开，还可以以比较大的确信度将所有样本分开，包括难分的样本，即离划分超平面近的样本。

2.1 间隔

在支持向量机中，我们用间隔 (margin) 刻画划分超平面与样本之间的距离。在引入间隔之前，我们需要
先知道如何计算空间中点到平面的距离。

定义 1 (间隔 γ ). 间隔表示距离划分超平面最近的样本到划分超平面距离的两倍，即

也就是说，间隔表示划分超平面到属于不同标记的最近样本的距离之和。

定理 3. 线性支持向量机的目标是找到一组合适的参数(w, b)，使得

即，线性支持向量机希望在特征空间找到一个划分超平面，将属于不同标记的样本分开，并且该划分超平面距离各样本最远。

证明. 带入间隔定义即得。

2.2 线性支持向量机基本型

定理 3 描述的优化问题十分复杂，难以处理。为了能在现实中应用，我们希望能对其做一些简化，使其变
为可以求解的、经典的凸二次规划 (QP) 问题。

定义 2 (凸二次规划). 凸二次规划的优化问题是指目标函数是凸二次函数，约束是线性约束的一类优化问题。

由于对 (w, b) 的放缩不影响解，为了简化优化问题，我们约束 (w, b) 使得

推论 6. 线性支持向量机基本型中描述的优化问题属于二次规划问题，包括 d + 1 个优化变量，m 项约束。

证明. 令

代入公式 10 即得。

3. 对偶问题

现在，我们可以通过调用现成的凸二次规划软件包来求解定理 5 描述的优化问题。不过，通过借助拉格朗
日 (Lagrange) 函数和对偶 (dual) 问题，我们可以将问题更加简化。

3.1 拉格朗日函数与对偶形式

构造拉格朗日函数是求解带约束优化问题的重要方法。

证明.

推论 8 (KKT 条件). 公式 21 描述的优化问题在最优值处必须满足如下条件。

证明. 由引理 7 可知，u 必须满足约束，即主问题可行。对偶问题可行是公式 21 描述的优化问题的约束项。α_ig_i(u) = 0 是在主问题和对偶问题都可行的条件下的最大值。

定义 4 (对偶问题). 定义公式 19 描述的优化问题的对偶问题为

引理 10 (Slater 条件). 当主问题为凸优化问题，即 f 和 g_i 为凸函数，h_j 为仿射函数，且可行域中至少有一点使不等式约束严格成立时，对偶问题等价于原问题。

证明. 此证明已超出本文范围，感兴趣的读者可参考 [2]。

3.2 线性支持向量机对偶型

线性支持向量机的拉格朗日函数为

证明. 因为公式 26 内层对 (w,b) 的优化属于无约束优化问题，我们可以通过令偏导等于零的方法得到 (w,b)的最优值。

将其代入公式 26，消去 (w, b)，即得。

推论 13. 线性支持向量机对偶型中描述的优化问题属于二次规划问题，包括 m 个优化变量，m + 2 项约束。

证明. 令

代入公式 10 即得。其中，e_i 是第 i 位置元素为 1，其余位置元素为 0 的单位向量。我们需要通过两个不等式约束和来得到一个等式约束。

3.3 支持向量

定理 14 (线性支持向量机的 KKT 条件). 线性支持向量机的 KKT 条件如下。

代入引理 8 即得。

定义 5 (支持向量). 对偶变量 α_i > 0 对应的样本。

引理 15. 线性支持向量机中，支持向量是距离划分超平面最近的样本，落在最大间隔边界上。

定理 16. 支持向量机的参数 (w, b) 仅由支持向量决定，与其他样本无关。

证明. 由于对偶变量 α_i > 0 对应的样本是支持向量，

其中 SV 代表所有支持向量的集合，b 可以由互补松弛算出。对于某一支持向量 x_s 及其标记 y_s，由于

实践中，为了得到对 b 更稳健的估计，通常使用对所有支持向量求解得到 b 的平均值。

推论 17. 线性支持向量机的假设函数可表示为

证明. 代入公式 35 即得。

4. 核函数

至此，我们都是假设训练样本是线性可分的。即，存在一个划分超平面能将属于不同标记的训练样本分开。但在很多任务中，这样的划分超平面是不存在的。支持向量机通过核技巧 (kernel trick) 来解决样本不是线性可分的情况 [1]。

4.1 非线性可分问题

既然在原始的特征空间不是线性可分的，支持向量机希望通过一个映射，使得数据在新的空间是线性可分的。

引理 18. 当 d 有限时，一定存在，使得样本在空间中线性可分.

证明. 此证明已超出本文范围，感兴趣的读者可参考计算学习理论中打散 (shatter) 的相应部分 [16]。

令 φ(x) 代表将样本 x 映射到中的特征向量，参数 w 的维数也要相应变为维，则支持向量机的基本型和对偶型相应变为：

其中，基本型对应于+ 1 个优化变量，m 项约束的二次规划问题；对偶型对应于 m 个优化变量，m + 2 项约束的二次规划问题。

4.2 核技巧

注意到，在支持向量机的对偶型中，被映射到高维的特征向量总是以成对内积的形式存在，即

如果先计算特征在空间的映射，再计算内积，复杂度是。当特征被映射到非常高维的空间，甚至是无穷维空间时，这将会是沉重的存储和计算负担。

核技巧旨在将特征映射和内积这两步运算压缩为一步, 并且使复杂度由降为。即，核技巧希望构造一个核函数 κ(x_i,x_j)，使得，并且 κ(xi,xj) 的计算复杂度是。

4.3 核函数选择

通过向高维空间映射及核技巧，我们可以高效地解决样本非线性可分问题。但面对一个现实任务，我们很
难知道应该具体向什么样的高维空间映射，即应该选什么样的核函数，而核函数选择的适合与否直接决定整体的性能。

表 1 列出了几种常用的核函数。通常，当特征维数 d 超过样本数 m 时 (文本分类问题通常是这种情况)，使用线性核；当特征维数 d 比较小，样本数 m 中等时，使用 RBF 核；当特征维数 d 比较小，样本数 m 特别大时，支持向量机性能通常不如深度神经网络。

除此之外，用户还可以根据需要自定义核函数，但需要满足 Mercer 条件 [5]。

反之亦然。

新的核函数还可以通过现有核函数的组合得到，使用多个核函数的凸组合是多核学习 [9] 的研究内容。

4.4 核方法

上述核技巧不仅使用于支持向量机，还适用于一大类问题。

即 Φα 比 w 有更小的目标函数值，说明 w 不是最优解，与假设矛盾。因此，最优解必定是样本的线性组合。

此外，原版表示定理适用于任意单调递增正则项 Ω(w)。此证明已超出本文范围，感兴趣的读者可参考 [13]。

表示定理对损失函数形式没有限制，这意味着对许多优化问题，最优解都可以写成样本的线性组合。更进
一步，将可以写成核函数的线性组合

通过核函数，我们可以将线性模型扩展成非线性模型。这启发了一系列基于核函数的学习方法，统称为核方法 [8]。

5. 软间隔

不管直接在原特征空间，还是在映射的高维空间，我们都假设样本是线性可分的。虽然理论上我们总能找
到一个高维映射使数据线性可分，但在实际任务中，寻找到这样一个合适的核函数通常很难。此外，由于数据中通常有噪声存在，一味追求数据线性可分可能会使模型陷入过拟合的泥沼。因此，我们放宽对样本的要求，即允许有少量样本分类错误。

5.1 软间隔支持向量机基本型

我们希望在优化间隔的同时，允许分类错误的样本出现，但这类样本应尽可能少：

其中，是指示函数，C 是个可调节参数，用于权衡优化间隔和少量分类错误样本这两个目标。但是，指示函数不连续，更不是凸函数，使得优化问题不再是二次规划问题。所以我们需要对其进行简化。

公式 60 难以实际应用的原因在于指示函数只有两个离散取值 0/1，对应样本分类正确/错误。为了能使优
化问题继续保持为二次规划问题，我们需要引入一个取值为连续值的变量，刻画样本满足约束的程度。我们引入松弛变量 (slack variable) ξ_i，用于度量样本违背约束的程度。当样本违背约束的程度越大，松弛变量值越大。即，

其中，C 是个可调节参数，用于权衡优化间隔和少量样本违背大间隔约束这两个目标。当 C 比较大时，我们希望更多的样本满足大间隔约束；当 C 比较小时，我们允许有一些样本不满足大间隔约束。

5.2 软间隔支持向量机对偶型

定理 25 (软间隔支持向量机对偶型). 软间隔支持向量机的对偶问题等价于找到一组合适的 α，使得

因为内层对 (w, b, ξ) 的优化属于无约束优化问题，我们可以通过令偏导等于零的方法得到 (w, b, ξ) 的最优值。

推论 26. 软间隔支持向量机对偶型中描述的优化问题属于二次规划问题，包括 m 个优化变量，2m+2 项约束。

5.3 软间隔支持向量机的支持向量

定理 27 (软间隔支持向量机的 KKT 条件). 软间隔支持向量机的 KKT 条件如下.

引理 28. 软间隔支持向量机中，支持向量落在最大间隔边界，内部，或被错误分类的样本。

定理 29. 支持向量机的参数 (w, b) 仅由支持向量决定，与其他样本无关。

证明. 和线性支持向量机证明方式相同。

5.4 铰链损失

引理 30. 公式 61 等价为

其中，第一项称为经验风险，度量了模型对训练数据的拟合程度；第二项称为结构风险，也称为正则化项，度量了模型自身的复杂度。正则化项削减了假设空间，从而降低过拟合风险。λ 是个可调节的超参数，用于权衡经验风险和结构风险。

6. 优化方法

6.1 SMO 

如果直接用经典的二次规划软件包求解支持向量机对偶型，由于的存储开销是，当训练样本很多时，这将是一个很大的存储和计算开销。序列最小化 (SMO) [10]是一个利用支持
向量机自身特性高效的优化算法。SMO 的基本思路是坐标下降。

定义 7 (坐标下降). 通过循环使用不同坐标方向，每次固定其他元素，只沿一个坐标方向进行优化，以达到目标函数的局部最小，见算法 1.

我们希望在支持向量机中的对偶型中，每次固定除
α_i 外的其他变量，之后求在 α_i 方向上的极值。但由于
约束，当其他变量固定时，α_i 也随着确定。这样，我们无法在不违背约束的前提下对 α_i 进行优化。因此，SMO 每步同时选择两个变量 α_i 和 α_j 进行优化，并固定其他参数，以保证不违背约束。

定理 32 (SMO 每步的优化目标). SMO 每步的优化目标为

推论 33. SMO 每步的优化目标可等价为对 α_i 的单变量二次规划问题。

证明. 由于，我们可以将其代入 SMO
每步的优化目标，以消去变量 α_j。此时，优化目标函数是对于 α_i 的二次函数，约束是一个取值区间 L ≤ α_i ≤
H。之后根据目标函数顶点与区间 [L, H] 的位置关系，可以得到 α_i 的最优值。理论上讲，每步优化时 α_i 和 α_j 可以任意选择，但实践中通常取 α_i 为违背 KKT 条件最大的变量，而 α_j取对应样本与 α_i 对应样本之间间隔最大的变量。对
SMO 算法收敛性的测试可以用过检测是否满足 KKT
条件得到。

6.2 Pegasos

我们也可以直接在原问题对支持向量机进行优化，尤其是使用线性核函数时，我们有很高效的优化算法，如 Pegasos [14]。Pegasos 使用基于梯度的方法在线性支持向量机基本型

进行优化，见算法 2。

6.3 近似算法

当使用非线性核函数下的支持向量机时，由于核矩阵，所以时间复杂度一定是，因此，有许多学者致力于研究一些快速的近似算法。例如，CVM [15]基于近似最小包围球算法，Nyström 方法[18]通过从 K 采样出一些列来得到 K
的低秩近似，随机傅里叶特征[12]构造了向低维空间的随机映射。本章介绍了许多优化算法，实际上现在已有许多开源软件包对这些算法有很好的实现，目前比较著名的有
LibLinear[7] 和 LibSVM[3]，分别适用于线性和非线性核函数。

7. 支持向量机的其他变体

ProbSVM. 对数几率回归可以估计出样本属于正类的概率，而支持向量机只能判断样本属于正类或负类，无法得到概率。ProbSVM[11]先训练一个支持向量机，得到参数 (w, b)。再令，将当做新的训练数据训练一个对数几率回归模型，得到参数。因此，ProbSVM
的假设函数为

对数几率回归模型可以认为是对训练得到的支持向量机的微调，包括尺度 (对应 θ₁) 和平移 (对应 θ₀)。通常
θ₁ > 0，θ₀ ≈ 0。

多分类支持向量机. 支持向量机也可以扩展到多分类问题中. 对于 K 分类问题，多分类支持向量机 [17] 有 K
组参数，并希望模型对于属于正确标记的结果以 1 的间隔高于其他类的结
果，形式化如下

References

[1] B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik. A training
algorithm for optimal margin classifiers. In Proceedings
of the Annual Workshop on Computational Learning
Theory, pages 144–152, 1992. 5

[2] S. Boyd and L. Vandenberghe. Convex optimization.
Cambridge university press, 2004. 4

[3] C.-C. Chang and C.-J. Lin. LIBSVM: A library for support
vector machines. ACM Transactions on Intelligent
Systems and Technology, 2(3):27, 2011. 10

[4] C. Cortes and V. Vapnik. Support-vector networks.
Machine Learning, 20(3):273–297, 1995. 1
[5] N. Cristianini and J. Shawe-Taylor. An introduction to
support vector machines and other kernel-based learning
methods. Cambridge University Press, 2000. 6

[6] H. Drucker, C. J. Burges, L. Kaufman, A. J. Smola,
and V. Vapnik. Support vector regression machines. In
Advances in Neural Information Processing Systems,
pages 155–161, 1997. 10

[7] R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang,
and C.-J. Lin. LIBLINEAR: A library for large linear
classification. Journal of Machine Learning Research,
9(8):1871–1874, 2008. 10

[8] T. Hofmann, B. Schölkopf, and A. J. Smola. Kernel
methods in machine learning. The Annals of Statistics,
pages 1171–1220, 2008. 6

[9] G. R. Lanckriet, N. Cristianini, P. Bartlett, L. E.
Ghaoui, and M. I. Jordan. Learning the kernel matrix
with semidefinite programming. Journal of Machine
Learning Research, 5(1):27–72, 2004. 6
[10] J. Platt. Sequential minimal optimization: A fast algorithm
for training support vector machines. Micriosoft
Research, 1998. 9

[11] J. Platt et al. Probabilistic outputs for support vector
machines and comparisons to regularized likelihood
methods. Advances in Large Margin Classifiers,
10(3):61–74, 1999. 10

[12] A. Rahimi and B. Recht. Random features for largescale
kernel machines. In Advances in Neural Information
Processing Systems, pages 1177–1184, 2008. 10

[13] B. Scholkopf and A. J. Smola. Learning with kernels:
support vector machines, regularization, optimization,
and beyond. MIT press, 2001. 6

[14] S. Shalev-Shwartz, Y. Singer, N. Srebro, and A. Cotter.
Pegasos: Primal estimated sub-gradient solver for
SVM. Mathematical Programming, 127(1):3–30, 2011.
9

[15] I. W. Tsang, J. T. Kwok, and P.-M. Cheung. Core
vector machines: Fast SVM training on very large data
sets. Journal of Machine Learning Research, 6(4):363–
392, 2005. 10

[16] V. Vapnik. The nature of statistical learning theory.
Springer Science & Business Media, 2013. 5

[17] J. Weston, C. Watkins, et al. Support vector machines
for multi-class pattern recognition. In Proceedings of
the European Symposium on Artificial Neural Networks,
volume 99, pages 219–224, 1999. 10

[18] C. K. Williams and M. Seeger. Using the nyström
method to speed up kernel machines. In Advances in
Neural Information Processing Systems, pages 682–688,
2001. 10

[19] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社, 2016. 9

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