前面的課程主要是在講SVM(Support Vector Machine)，本來這篇兩個禮拜前就應該發的，不過很多事讓我一拖再拖，我希望以後可以以兩個禮拜一篇的速度完成，有點像是自己對這個領域的小筆記。
SVM 是一種 Machine Learning 的演算法，照字面上的意思來看，就是"利用 support vector 來分類的 machine"。
在了解這句話之前，我們先來看一個簡單的圖
一般來說，machine learning 的目的是從取樣資料(手上有的看得到的資料)中預測一個可以描述全域資料(不知道長怎樣，不過大概跟取樣資料長得很像)的方程式 $f(x)$，換句話說$f(x)$是學習的最終目標；以上圖為例，我們可以用任意直線、圓錐曲線甚至是不規則圖形來分開他們，每一個圖形都是一個假說(hypothesis)，以$h_i(x)$表示，當我們使用不同的 machine learning 演算法 (或者是使用同一種演算法但不同參數)，就是用不同的選妃標準來選擇一個最適合的假說，被挑選出來的妃子假說我們會讓他進化成皇后$g(x)$，$g(x)$就是我們的預測值，我們會希望$g(x)$非常接近世界上最完美的皇后$f(x)$。
現在我們回到那句話："SVM 是利用 support vector 來分類的 machine"。SVM 挑選假說的方式就是去尋找 support vector，並且以 support vector 為基準來分類。這句話從字面上完全無法了解它的意函，所以有另外一個比較通俗的說法:
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| 取樣資料 |
一般來說，machine learning 的目的是從取樣資料(手上有的看得到的資料)中預測一個可以描述全域資料(不知道長怎樣，不過大概跟取樣資料長得很像)的方程式 $f(x)$，換句話說$f(x)$是學習的最終目標；以上圖為例，我們可以用任意直線、圓錐曲線甚至是不規則圖形來分開他們，每一個圖形都是一個假說(hypothesis)，以$h_i(x)$表示，當我們使用不同的 machine learning 演算法 (或者是使用同一種演算法但不同參數)，就是用不同的
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| 圖上的三條線都可以分開兩群資料，所以我們都可以把它們看成假說。 |
現在我們回到那句話："SVM 是利用 support vector 來分類的 machine"。SVM 挑選假說的方式就是去尋找 support vector，並且以 support vector 為基準來分類。這句話從字面上完全無法了解它的意函，所以有另外一個比較通俗的說法:
找到一條可以分類的線，而且這條線所在的區域擁有兩群資料間最大的邊界。
找到一條可以分類的線，而且這條線所在的區域擁有兩群資料間最大的邊界。
找到一條可以分類的線，而且這條線所在的區域擁有兩群資料間最大的邊界。
因為很重要所以要說三次
如下圖，如果假說都是直線的話，SVM 就是要找到一條線離左右兩群資料間的區域最大。
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| 中間的區域就像是緩衝區一樣，到左右兩邊的緩衝區越大，就有很大的機會容忍取樣上的誤差。 |
好啦，現在問題就來了，兩群資料可以分就好幹嘛這麼龜毛，還要找最大的邊界？
其實這很直覺！撇開數學（shatter, vc dimension）不談，要確保 machine learning 出來的結果正確，最重要的就是兩件事，1）取樣的資料要好。2）演算法要挑剔。
對我個人來說，好的取樣資料是最重要的，因為我們不可能把世界上所有的資料都拿來用，所以我們只能取其中有代表性的資料出來算，如果取得不好，就算使用世界
上最強的演算法也算不出符合原始資料的結果。就像是要去分析交大學生的習慣，如果全部都在竹軒、女二舍裡面調查的話，就會有交大是女校的錯覺，在這樣的錯覺下，任何對於此資料做出的分析找到的$g(x)$一定會跟$f(x)$相去甚遠。
不過就算是再好的取樣，取出的資料也不能100%代表著母體，而這時候使用演算法就要特別小心。在 machine learning 裡面，演算法決定了$h_i(x)$的產生方式，以及選擇$g(x)$的標準。如果產生$h_i(x)$的方式不挑剔，不管三七二十一，只要能夠把當前這筆資料完美的處理就好，很容易會學過頭了，也就是說好得學壞得也學，連那些誤差都學得淋漓盡致，一般正式的文章裏面都把這個叫做 over fitting。為了避免 over fitting，最簡單的方式就是對演算法設下條件，而SVM的條件就是，要找最大的邊界。
到這邊就是簡單的 machine learning 以及 SVM 的概念。
