[ML从入门到入门] 支持向量机：从SVM的推导过程到SMO的收敛性讨论
引言 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO ...
原文：ML-支持向量：SVM、SVC、SVR、SMO原理推导及实现
目录 .导出目标 拉格朗日转换 对偶问题： 求对偶问题 求b 得出模型 . f x 的约束条件： 核函数 . 软间隔 . 松弛变量： . KKT约束 SMO求a . 对偶问题上，上面已知对偶形式: . .SMO算法思想 . . 更新方法 . . 推导过程 . . 选两点a ,a 的方法 . . b和E计算更新 . 算法伪代码 . 完整实现： python版 SVR支持向量回归 sklearn实现S ...
2019-02-20 22:30 0 1609 推荐指数：
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一.简介 支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，找一个超平面将正负样本分开，但svm的想法要更深入了一步，它要求正负样本中离超平面最近的点的距离要尽可能的大，所以svm模型建模可以分为两个子问题： （1）分的对：怎么能让超平面将正负样本分的开； （2）分的好：怎么能让距离超平面 ...