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：統計學習方法ｃ++實現之六 支持向量機（SVM）及SMO算法
前言 支持向量機 SVM 是一種很重要的機器學習分類算法，本身是一種線性分類算法，但是由於加入了核技巧，使得SVM也可以進行非線性數據的分類 SVM本來是一種二分類分類器，但是可以擴展到多分類，本篇不會進行對其推導一步一步羅列公式，因為當你真正照着書籍進行推導后你就會發現他其實沒那么難，主要是動手。本篇主要集中與實現，即使用著名的序列最小最優化 SMO 算法進行求解，本篇實現的代碼主要參考了Pla ...
2019-02-18 20:07 0 583 推薦指數：
相關推薦
統計學習方法 李航---第7章 支持向量機
第7章 支持向量機 支持向量機(support vector machines, SVM)是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器；支持向量機還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。支持向量機的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划 ...
《統計學習方法（李航）》講義 第07章 支持向量機
支持向量機(supportvectormachines,SVM) 是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機; 支持向量機還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器.支持向量機的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次 ...
統計學習方法ｃ++實現之一 感知機
感知機 2018/12/17 代碼結構更新，詳見https://github.com/bBobxx/statistical-learning 前言 最近學習了c++，俗話說‘光說不練假把式’，所以決定用c++將《統計學習方法》里面的經典模型全部實現一下，代碼在這里，請大家多多指教。 感知機 ...
李航-統計學習方法-筆記-7：支持向量機
簡述 支持向量機 ：是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機。 核技巧：SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。 間隔最大化：SVM的學習策略是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規划的問題，也等價於正則化的合頁損失函數 ...
統計學習方法—SVM推導
目錄 SVM 1. 定義 1.1 函數間隔和幾何間隔 1.2 間隔最大化 2. 線性可分SVM 2.1 對偶問題 2.2 序列最小最優算法（SMO ...
SVM-非線性支持向量機及SMO算法
SVM-非線性支持向量機及SMO算法 如果您想體驗更好的閱讀：請戳這里littlefish.top 線性不可分情況 線性可分問題的支持向量機學習方法，對線性不可分訓練數據是不適用的，為了滿足函數間隔大於1的約束條件，可以對每個樣本$(x_i, y_i)$引進一個松弛變量$\xi_i ...
支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(轉)
此文轉自兩篇博文 有修改 序列最小優化算法（英語：Sequential minimal optimization, SMO）是一種用於解決支持向量機訓練過程中所產生優化問題的算法。SMO由微軟研究院的約翰·普萊特（John Platt）發明於1998年，目前被廣泛使用於SVM的訓練過程中，並在 ...