支持向量机（SVM）中的 SMO算法
1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数 ...
原文：支持向量机原理(四)SMO算法原理
支持向量机原理 一 线性支持向量机 支持向量机原理 二 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理 三 线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理 四 SMO算法原理 支持向量机原理 五 线性支持回归 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于 alpha 向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的 alpha 向量，进而求出分离超平面我们没有讲。本篇就对优化这个关于 al ...
2016-11-29 00:11 140 52912 推荐指数：
相关推荐
支持向量机的smo算法（MATLAB code）
建立smo.m % function [alpha,bias] = smo(X, y, C, tol) function model = smo(X, y, C, tol) % SMO: SMO algorithm for SVM % %Implementation ...
支持向量机原理
支持向量机概念 线性分类器 首先介绍一下线性分类器的概念，C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本完全分开。一般的，如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。 线性函数 ...
SVM-非线性支持向量机及SMO算法
SVM-非线性支持向量机及SMO算法 如果您想体验更好的阅读：请戳这里littlefish.top 线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，为了满足函数间隔大于1的约束条件，可以对每个样本$(x_i, y_i)$引进一个松弛变量$\xi_i ...
支持向量机SMO算法实现（注释详细）
一：SVM算法 （一）见西瓜书及笔记 （二）统计学习方法及笔记 （三）推文https://zhuanlan.zhihu.com/p/34924821 （四）推文 支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 二：SMO算法 ...
支持向量机(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(转)
此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法（英语：Sequential minimal optimization, SMO）是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的约翰·普莱特（John Platt）发明于1998年，目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在 ...
机器学习之支持向量机（二）：SMO算法
注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的；若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核 ...
SVM支持向量机原理
（一）SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维 ...