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SMO算法實現（注釋詳細）
一：SVM算法 一 見西瓜書及筆記 二 統計學習方法及筆記 三 推文https: zhuanlan.zhihu.com p 四 推文 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 二：SMO算法 一 見西瓜書及筆記 二 統計學習方法及筆記 三 見機器學習實戰及筆記 四 推文 支持向量機原理 四 SMO算法原理 三：代碼實現 一 SMO中的輔助函數 一 加 ...
2020-07-23 10:00 0 1674 推薦指數：
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支持向量機的smo算法（MATLAB code）
建立smo.m % function [alpha,bias] = smo(X, y, C, tol) function model = smo(X, y, C, tol) % SMO: SMO algorithm for SVM % %Implementation ...
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四、序列最小優化算法（smo算法） 1、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 ...
機器學習算法整理（七）支持向量機以及SMO算法實現
以下均為自己看視頻做的筆記，自用，侵刪！ 還參考了：http://www.ai-start.com/ml2014/ 在監督學習中，許多學習算法的性能都非常類似，因此，重要的不是你該選擇使用學習算法A還是學習算法B，而更重要的是，應用這些算法時，所創建的大量數據在應用這些算法時，表現情況通常 ...
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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 ...