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【转】SVN需要补充的向量知识

这篇转过来的博文,将SVN需要补充的数学基础知识娓娓道来,浅显易懂,强烈推荐!

 

2.从向量到距离计算

SVM = Support Vector Machine,我们在Support Vector Machine中, 看到这个单词-vector(向量)。是的,SVM中的大量计算都是建立在向量基础上的,所以这篇做一个简短的知识回顾,会涉及到的内容包括:

    • 向量是什么 
      • 它的模长
      • 它的方向
    • 如何加减向量
    • 什么是点积
    • 如何将一个向量映射到另一个向量上
    • 超平面的方程是什么
    • 如何计算间隔

2.1 什么是向量

如果我们在二维空间上定义一个点A (3,4),我们可以这样绘制它

 


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定义:任意点x=(x1,x2),x≠0指定了平面上的一个向量,即从原点的开始到x点结束的向量。

下图是一个原点与A之间的向量。

 


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这个点的起始位置是原点O(0,0),图中的这个向量是向量OA。我们也可以找一个其他的字母标记来标识它,例如u

注:你会发现我们写向量时,在向量上方有一个箭头,或者是将向量加粗。在这篇文章的剩余部分中,如果像OA这样由两个字母可以表示的,那么我将使用箭头来表示向量,否则的话将使用加粗字体的变量来表示向量。

现在我们知道有一个向量,但我们仍然不知道什么是一个向量。

定义:向量是一个既有大小又有方向的对象。

OK,所以这里涉及到两个概念:大小 和 方向

1) 向量大小

一个向量x的大小写作x,称作向量的模。对我们的OA来说,OA是线段OA的长度。

 


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从图中我们可以很容易地使用勾股定理计算出距离OA: 

OA2=OB2+AB2OA2=32+42OA2=25OA=25??√OA=OA=5

 

2) 向量的方向

方向是向量的第二个组成部分。

定义:向量u(u1,u2)方向是向量w(u1u,u2u)

那向量w的坐标怎么得到的?

要得到一个向量的方向,我们需要借助它的夹角。 


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上图展示了向量u(u1,u2),其中u1=3u2=4

简单的理解 : 向量u的方向是由夹角θ和夹角α的余弦值决定的。 
现在我们来观察一下角度的余弦值: 

cos(θ)=u1ucos(α)=u2u

 

因此,这就是向量w最初的定义,也就是为什么他的坐标被称作方向余弦。

计算方向向量

我们现在要计算上图向量u的方向。 

cos(θ)=u1u=35=0.6cos(α)=u2u=45=0.8

 

向量u(3,4)的方向是向量w(0.6,0.8)。 
下图是这个方向向量的一个示例: 


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我们可以看出wu看起来一样,只是w的值小一点。并且w的模长为1,我们也把它称之为单位向量。

两个向量的和

 


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有两个向量u(u1,u2)v(v1,v2),那么:

u+v=(u1+v1,u2+v2)

 

这意味着两个向量相加形成了第三个向量,第三个向量的坐标是初始两个向量坐标的加和。下面是一个简单的图解: 


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两个向量的差

类似的,对于减法我们有: 


u?v=(u1?v1,u2?v2)

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由于减法是不可交换的,我们也应该考虑另一种情况: 


v?u=(v1?u1,v2?u2)

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向量内积

关于理解SVM的一个非常重要的概念就是内积(点积)。

定义:从几何学来说,它是两个向量的模长以及它们之间的夹角余弦值的乘积。

也就是意味着,如果我们有两个向量xy,他们间的夹角为θ,他们的内积是:

x?y=xycos(θ)

 

为什么内积这么算

为了便于理解,我们看一下这个问题的几何图形 


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在定义中我们写cos(θ),让我们看一下他到底是什么。 
初中数学知识告诉我们,在一个直角三角形中:

cos(β)=

 

OK,一个稍微复杂一点的图形,里面有两个向量,如下:

 


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和 
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合在一起可以得到如下的几何图像:

 


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可以看出:

θ=β?α

 

所以计算cos(θ)就是在计算cos(β?α),根据两角差的余弦公式为:

cos(β?α)=cos(β)cos(α)+sin(β)sin(α)

(忘记这部分高中数学知识的同学请点击公式推导)

 

直角三角形中三角函数的定义 =_=| 

cos(β)==x1xsin(β)==x2xcos(α)==y1ysin(α)==y2y

 

三角公式替换后有: 

cos(θ)=cos(β?α)=cos(β)cos(α)+sin(β)sin(α)cos(θ)=x1xy1y+x2xy2ycos(θ)=x1y1+x2y2xy

 

xy左移有: 

xycos(θ)=x1y1+x2y2

 

也就是说: 

xycos(θ)=x?y

 

就这样推导了一遍向量内积的几何定义…

多说一句,当我们在谈论x?y的点积是我们在谈论的是:

    • 向量X,Y的内积(线性代数)
    • 标量积,因为我们做两个向量的乘积,它返回一个标量(一个实数)。

向量的正交投影

有两个向量xy,怎么求xy上的正交投影?,如下图所示,将x投射到y上,得到向量z 


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通过定义:

cos(θ)=zxz=xcos(θ)

 

我们从内积的部分有: 

cos(θ)=x?yxy

 

在方程中替换cos(θ)有: 

z=xx?yxyz=x?yy

 

如果我们定义了u作为y的方向那么: 

u=yy

 

并且 

z=u?x

 

现在我们可以用一种简单的方式定义z的模: 
zy有相同的方向向量u 

u=zzz=zu

所以我们说: 
向量z=(u?x)u 是向量xy上的正交投影。

 

为什么要费尽心思去讲正交投影?因为它能帮助我们计算一个距离x?z。 


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x?z=(3?4)2+(5?1)2??????????????√=17??√

 

3. SVM的超平面

我们都知道一条直线的数学方程是:y=ax+b,而超平面会被定义成类似的形式:

wTx=0

 

这两种形式是如何联系的?在超平面的方程可以看出,变量的名称是粗体的。是的,所以它们不是标量,是向量了。此外wTx是两个向量的内积。 
还有一点大家注意一下,有时候我们会做一些形式变换,比如y=ax+by?ax?b=0其实是等价的。

两个向量w????b?a1???x???1xy???,我们有 

wTx=?b×(1)+(?a)×x+1×ywTx=y?ax?b

 

注意到w0?b,这个值确定了与纵轴的交点。为什么我们用wTx这个方程式代表超平面而非y=ax+b呢?因为

    • 在多于二维的空间里,这个方程式更适用
    • 向量w垂直于超平面

计算一个点到超平面的距离第二个原因将派上用场。

3.1 计算点到超平面距离

下图中我们有一个超平面,他将两组数据划分开。 


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为了简化这个例子,我们干脆将w0设为0。 
图中的超平面方程为:x2=?2x1相当于:

wTx=0

 

其中w(21)x(x1x2)。请注意w是一个向量而非数据点。

我们来计算一下点A(3,4)到超平面的距离,下图是A投影到超平面的距离。 


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我们把点A视作一个从原点指向A的向量。再将A向量投影到向量w上 


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得到向量p 


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我们的目标是找到点A(3,4)和超平面之间的距离。从上图中可以很清楚看到这个距离就是p。让我们一起计算一下它的值:

向量w=(2,1)垂直于超平面,向量a=(3,4) 

w=22+12??????√=5√

设向量uw的方向向量
u=(25√,15√)

paw上的投影,所以: 
p=(u?a)up=(3×25√+4×15√)up=(65√+45√)up=105√up=(105√×25√,105√×15√)p=(205,105)p=(4,2)p=42+22??????√=25√

 

3.2 计算超平面的间隔

我们得出了A与超平面的距离p,根据间隔公式有: 

margin=2p=45√

是的,就这样算出了超平面的间隔!

 

 

4.总结

OK,到目前为止,其实就是简单回顾了一下向量中的一些概念,依旧用向量的知识,怎么帮助我们去计算超平面间隔。

参考资料 
SVM - Understanding the math

【转】SVN需要补充的向量知识