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 ...

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 ...

建立smo.m % function [alpha,bias] = smo(X, y, C, tol) function model = smo(X, y, C, tol) % SMO: ...

結構風險最小化原則 經驗風險：在訓練樣本上的誤判，也就是損失函數了。 結構風險：由2部分組成，經驗風險和VC置信范圍VC Confidence。VC置信范圍又跟訓練樣本數量和VC維有關，樣本越多V ...

一.簡介 前兩節分別實現了硬間隔支持向量機與軟間隔支持向量機，它們本質上都是線性分類器，只是軟間隔對“異常點”更加寬容，它們對形如如下的螺旋數據都沒法進行良好分類，因為沒法找到一個直線（超平面）能將 ...

之前學習了SVM的原理（見http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html），以及SMO算法的理論基礎（見http://www.cnblogs.com ...

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 ...