TensorFlow如何实现线性支持向量机SVM

TensorFlow如何实现线性支持向量机SVM，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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今天要说的是线性可分情况下的支持向量机的实现，如果对于平面内的点，支持向量机的目的是找到一条直线，把训练样本分开，使得直线到两个样本的距离相等，如果是高维空间，就是一个超平面。

然后我们简单看下对于线性可分的svm原理是啥，对于线性模型：

训练样本为

标签为：

如果

那么样本就归为正类， 否则归为负类。

这样svm的目标是找到W（向量）和b，然后假设我们找到了这样的一条直线，可以把数据分开，那么这些数据到这条直线的距离为：

然后我们把超平面两边到超平面的距离叫做间隔（margin），优化目标是使得这个margin最大，使得这样得到的超平面具有良好的泛化能力（用别的数据也能正确分类），

SVM的优化目标是：

条件是：

注意这里，因为tn可以取+1和-1，当取-1的时候，不等式两边都会乘以-1，所以不等号的方向会变。求解这个优化问题（二次规划），可以用拉格朗日乘子法，其中alpha是拉格朗日乘子。

对w和b求导，可以得到：

然后把这个求解的结果代到上面的L里面，可以得到L的对偶形式，得L~：

对偶形式的条件是：

然后将开始的那个线性模型中的参数W用核函数代替得到：

上面L的对偶形式，就是一个简单的二次规划问题，可以利用KKT条件求解：

然后把上面的y（xn）带入到这个等式里面，就得到下面这个式子：

求解上式，得b为：

其中Ns表示的就是支持向量，K（Xn，Xm）表示核函数。

下面举个核函数的栗子，对于二维平面内的点，

花了两个多小时，终于算是把代码调通了，虽然不难，但是还是觉得自己水平有限，实现起来还是会有很多问题

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets


x_data = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32)
y_target = tf.placeholder(shape=[None, 1], dtype=tf.float32)

# 获得batch大小的数据
def gen_data(batch_size):
   iris = datasets.load_iris()
   iris_X = np.array([[x[0], x[3]] for x in iris.data])
   iris_y = np.array([1 if y == 0 else -1 for y in iris.target])
   train_indices = np.random.choice(len(iris_X),
               int(round(len(iris_X) * 0.8)), replace=False)
   train_x = iris_X[train_indices]
   train_y = iris_y[train_indices]
   rand_index = np.random.choice(len(train_x), size=batch_size)
   batch_train_x = train_x[rand_index]
   batch_train_y = np.transpose([train_y[rand_index]])
   test_indices = np.array(
       list(set(range(len(iris_X))) - set(train_indices)))
   test_x = iris_X[test_indices]
   test_y = iris_y[test_indices]
   return batch_train_x, batch_train_y, test_x, test_y

# 定义模型
def svm():
   A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2, 1]))
   b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, 1]))
   model_output = tf.subtract(tf.matmul(x_data, A), b)
   l2_norm = tf.reduce_sum(tf.square(A))
   alpha = tf.constant([0.01])
   classification_term = tf.reduce_mean(tf.maximum(0.,
        tf.subtract(1., tf.multiply(model_output, y_target))))
   loss = tf.add(classification_term, tf.multiply(alpha, l2_norm))
   my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
   train_step = my_opt.minimize(loss)
   return model_output, loss, train_step


def train(sess, batch_size):
   print("# Training loop")

   for i in range(100):
       x_vals_train, y_vals_train,\
       x_vals_test, y_vals_test = gen_data(batch_size)
       model_output, loss, train_step = svm()

       init = tf.global_variables_initializer()
       sess.run(init)

       prediction = tf.sign(model_output)
       accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(
           tf.equal(prediction, y_target), tf.float32))
       sess.run(train_step, feed_dict=
                                  {
                                   x_data: x_vals_train,
                       y_target: y_vals_train
                                   })

       train_loss = sess.run(loss, feed_dict=
                                          {
                                          x_data: x_vals_train,
                            y_target: y_vals_train
                                          })
       train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=
                                           {
                                           x_data: x_vals_train,
                             y_target: y_vals_train
                                           })

       test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=
                                       {
                                 x_data: x_vals_test,
                      y_target: np.transpose([y_vals_test])
                                       })

       if i % 10 == 1:
           print("train loss: {:.6f}, train accuracy : {:.6f}".
                 format(train_loss[0], train_acc))
           print
           print("test accuracy : {:.6f}".format(test_acc))
           print("- * - "*15)


def main(_):
   with tf.Session() as sess:
       train(sess, batch_size=16)


if __name__ == "__main__":
   tf.app.run()
   
   

总结一下，SVM里面的坑，首先要知道SVM的目的找到一条线或者超平面，然后会计算点到超平面的距离，然后把这个距离转化为一个二次规划问题，然后就是使用拉格朗日方法求解这个优化问题，最后会涉及核函数方法。

看完上述内容，你们掌握TensorFlow如何实现线性支持向量机SVM的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！