SVM -支持向量機原理詳解與實踐之四
SVM -支持向量機原理詳解與實踐之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次規划的優化算法，特使對線性SVM和稀疏數據性能更優。在正式介紹SMO算法之前，首先要了解坐標上升法 ...
原文：SVM原理與實踐
SVM迅速發展和完善，在解決小樣本 非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中.從此迅速的發展起來，已經在許多領域 生物信息學，文本和手寫識別等 都取得了成功的應用.在地球物理反演當中解決非線性反演也有顯著成效，例如 SVM在預測地下水涌水量問題等 . SVM中的一大亮點是在傳統的最優化問題中提出了對偶理論，主要有最大最小對偶及拉格朗日對偶. SV ...
2016-12-25 21:06 0 1812 推薦指數：
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