機器學習之支持向量機（二）：SMO算法
函數的推理及常用的核函數有哪些；第四部分是支持向量機的應用，按照機器學習實戰的代碼詳細解讀。 機器學 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--支持向量機（4）--序列最小優化算法：smo算法基本思想、SMO算法目標函數的優化、SMO算法代碼實現
四 序列最小優化算法 smo算法 smo算法基本思想 支持向量機的學習問題可以形式化為求解凸二次規划問題。 這樣的凸二次規划問題具有全局最優解， 並且有許多最優化算法可以用於這一問題的求解。 但是當訓練樣本容量很大時， 這些算法往往變得非常低效， 以致無法使用。 所以，如何高效地實現支持向量機學習就成為一個重要的問題。 目前人們已提出許多快速實現算法。其中最具代表的就是序列最小最優化算法 sequ ...
2020-02-16 16:10 0 1016 推薦指數：
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