转自http: blog.csdn.net zouxy article details 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题： 需要满足的KKT条件： 也就是说找到一组 i可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解。所以我们的 ...
2017-03-13 10:32 1 6058 推荐指数：
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 ...
Optimization)是针对求解SVM问题的Lagrange对偶问题，一个二次规划式，开发的高效算法。 ...
机器学习算法实践：Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题，其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取，具体的实现参考《机器学习算法实践-SVM中的SMO算法》。(http://pytlab.github.io/2017 ...
今天是机器学习专题第35篇文章，我们继续SVM模型的原理，今天我们来讲解的是SMO算法。 公式回顾 在之前的文章当中我们对硬间隔以及软间隔问题都进行了分析和公式推导，我们发现软间隔和硬间隔的形式非常接近，只有少数几个参数不同。所以我们着重来看看软间隔的处理。 通过拉格朗日乘子法以及对原问题 ...
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 ...
是动手。本篇主要集中与实现，即使用著名的序列最小最优化（SMO）算法进行求解，本篇实现的代码主要参考了Pl ...
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 ...
