SVM支撐向量機原理
轉自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目錄(?)[-] 支持向量機通俗導論理解SVM的三層境界 前言 第一層了解SVM 1分類標准的起源Logistic回歸 ...
原文：SVM(四） 支撐向量機，二次規划問題
SMO優化算法 Sequential minimal optimization SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在 年提出，並成為最快的二次規划優化算法，特別針對線性SVM和數據稀疏時性能更優。關於SMO最好的資料就是他本人寫的 Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training S ...
2012-05-11 14:27 2 8023 推薦指數：
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解決最優化問題 ："> +b) \geq 1"> 稍微對它做一下改動 ...
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關於 SVM 的博客目錄鏈接，其中前1,2 兩篇為約束優化的基礎，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模與求解， 6 是從經驗風險最小化的方式去考慮 SVM。 1. 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件拉 2. 格朗日對偶 3. 支持向量機SVM 4. SVM 核方法 ...
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等式約束的二次規划問題一般形式是 其中 應用直接消去法求解：將A分塊，使其包含一個m×m非奇異矩陣AB，x，g做對應的分塊 帶入到等式約束條件中，可解得xB，再帶入q(x)，於是二次規划問題轉化為無約束規划問題 這個二次規划問題有解析解 廣義消去法是消去法 ...
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斷斷續續看了好多天，趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量機（SVM）模型，是淺層學習中較新 ...
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