[ML從入門到入門] 支持向量機：從SVM的推導過程到SMO的收斂性討論
引言 支持向量機（Support Vector Machine，SVM）在70年代由蘇聯人 Vladimir Vapnik 提出，主要用於處理二分類問題，也就是研究如何區分兩類事物。 本文主要介紹支持向量機如何解決線性可分和非線性可分問題，最后還會對 SMO 算法進行推導以及對 SMO ...
原文：ML-支持向量：SVM、SVC、SVR、SMO原理推導及實現
目錄 .導出目標 拉格朗日轉換 對偶問題： 求對偶問題 求b 得出模型 . f x 的約束條件： 核函數 . 軟間隔 . 松弛變量： . KKT約束 SMO求a . 對偶問題上，上面已知對偶形式: . .SMO算法思想 . . 更新方法 . . 推導過程 . . 選兩點a ,a 的方法 . . b和E計算更新 . 算法偽代碼 . 完整實現： python版 SVR支持向量回歸 sklearn實現S ...
2019-02-20 22:30 0 1609 推薦指數：
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一.簡介 支持向量機(svm)的想法與前面介紹的感知機模型類似，找一個超平面將正負樣本分開，但svm的想法要更深入了一步，它要求正負樣本中離超平面最近的點的距離要盡可能的大，所以svm模型建模可以分為兩個子問題： （1）分的對：怎么能讓超平面將正負樣本分的開； （2）分的好：怎么能讓距離超平面 ...