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：统计学习方法ｃ++实现之六 支持向量机（SVM）及SMO算法
前言 支持向量机 SVM 是一种很重要的机器学习分类算法，本身是一种线性分类算法，但是由于加入了核技巧，使得SVM也可以进行非线性数据的分类 SVM本来是一种二分类分类器，但是可以扩展到多分类，本篇不会进行对其推导一步一步罗列公式，因为当你真正照着书籍进行推导后你就会发现他其实没那么难，主要是动手。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Pla ...
2019-02-18 20:07 0 583 推荐指数：
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