目录 SVM优化目标函数 SMO算法的基本思想 SMO算法目标函数的优化 SMO算法两个变量的选择及计算阈值b和差值E SMO算法流程总结 一、SVM优化目标函数 在SVM的前两篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于α向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的α向量，进而求出分离超平面我们没有讲... ...
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编程语言 时间：
2020-02-24 00:34:08
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了... ...
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2019-07-19 18:59:11
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短... ...
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2019-07-19 18:57:09
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的... ...
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2019-07-19 18:41:54
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前段时间准备执业医、师兄师姐答辩拍照、找实习。博客又落下了。继续继续ing~ 紧接上一节SVM，来讲SMO，SMO为SVM最难啃的地方了吧，看到一大推公式。 我本着省去最繁琐的公式推导，给大家尽可能用人话讲清SMO的道理。 首先，上一节，我们得到最后的优化目标： $\underset{a}{min} ...
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2019-06-03 12:42:34
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完整版SMO算法与简单的SMO算法： 实现alpha的更改和代数运算的优化环节一模一样，唯一的不同就是选择alpha的方式。完整版应用了一些能够提速的方法。 同样使用Jupyter实现，后面不在赘述 参考地址：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/m ...
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2018-11-14 22:37:47
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SVM有很多种实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适 ...
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编程语言 时间：
2018-07-23 14:49:56
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KKT 条件 先来看如何选取参数。在 SMO 算法中，我们是依次选取参数的： 选出违反 KKT 条件最严重的样本点、以其对应的参数作为第一个参数第二个参数的选取有一种比较繁复且高效的方法，但对于一个朴素的实现而言、第二个参数即使随机选取也无不可 可以以一张图来直观理解这里提到的诸多概念： （画得有点 ...
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编程语言 时间：
2018-07-04 16:44:46
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一． SMO算法基础 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。分隔超平面是将数据集分开来的决策边界。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为 ...
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编程语言 时间：
2018-05-20 14:16:20
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坐标上升算法 参考资料： 优化算法——坐标上升法 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51065297 http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/8349488 SMO 算 ...
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2018-03-21 11:39:49
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