多変量解析入門 解答 第8章 サポートベクトルマシン

第8章 サポートベクトルマシン

この本の解答がなかったので作っていく、

多変量解析入門――線形から非線形へ

多変量解析入門――線形から非線形へ

 

 

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問8.1

直交ベクトルを用いて基本的に、2,3次元などでも用いられる方法で証明する。

 \boldsymbol{ w } は、平面の式を考えると、法線ベクトルである。

距離を求めたい今回の点を \boldsymbol{ s }とし、
そこから、伸びた超平面の垂線と超平面との交点を 、
 \boldsymbol{ t } とすると、

 d = |\vec{ st }| = k|\boldsymbol{w}|

ここで、kを求めるために、 \boldsymbol{ t }を消去する。
tは、超平面より、
 \boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{ t }+ b = 0を満たす。
また、 \boldsymbol{ t } = \boldsymbol{w} + \boldsymbol{s} を考えて
 k\boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{w} + \boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{s}+ b = 0 \therefore s = - \frac{ \boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{s}+ b }{ |\boldsymbol{w}|^2 }\

よって、
 d = |k\boldsymbol{w}| = \frac{ | \boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{s}+ b |}{ |\boldsymbol{w}|^2 }|\boldsymbol{w}|= \frac{ |\boldsymbol{ w }^T\boldsymbol{s}+ b |}{ |\boldsymbol{w}| }

問8.2

(1) y_iの符号と \boldsymbol{ w }^T \boldsymbol{ x_i } + b の符号が同符号より

(2)最大化することが目的で、スケールを無視できることを用いれる。

証明は、(8.12)あたりに書いてあるので省略

問8.3

(8.19)あたりに書いてあるので省略

問8.4

 サポートベクトルとは、 y_i\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x_i} = 1の点。

Kurush-Kuhn-Tucker条件の式(8.30)の初めに(3)(4)の代入である(8.32)を考える。

g(\boldsymbol{w}_i ) \leq 0より、(4)の条件を満たすには、

\alpha_i = 0になる。

問8.5

p208 あたりと同じ

問8.6

結構一緒