支持向量機（SVM）中的 SMO算法
1. 前言 最近又重新復習了一遍支持向量機（SVM）。其實個人感覺SVM整體可以分成三個部分： 1. SVM理論本身：包括最大間隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日對偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函數 ...
原文：支持向量機原理(四)SMO算法原理
支持向量機原理 一 線性支持向量機 支持向量機原理 二 線性支持向量機的軟間隔最大化模型 支持向量機原理 三 線性不可分支持向量機與核函數 支持向量機原理 四 SMO算法原理 支持向量機原理 五 線性支持回歸 在SVM的前三篇里，我們優化的目標函數最終都是一個關於 alpha 向量的函數。而怎么極小化這個函數，求出對應的 alpha 向量，進而求出分離超平面我們沒有講。本篇就對優化這個關於 al ...
2016-11-29 00:11 140 52912 推薦指數：
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