经过上一篇的推导，我们的优化问题已经化为了如下等价形式： 我们在不考虑任何约束条件的情况下去想这个minimize的问题，可以将其抽象为： SMO算法的思想是，每次迭代，只改变一个参数，而将n-1个参数固定住，循环往复只到达到我们期望。但在SVM的等式条件里，如果将n-1个参数都固定住了，也就相当于 ...
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2018-02-25 00:11:31
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【机器学习详解】SMO算法剖析 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN?勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想，毕竟自己理解有限，无奈还是要拿一堆公式推来推去，但是静下心看完本篇并随手推导 ...
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2018-02-04 00:26:32
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1. 普通的支持向量积分类方法 2.完整的SMO分类 最小最优化(SMO)算法,就是要求解 凸二次规划的对偶问题 ...
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2017-12-20 21:52:57
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注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的；若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的 ...
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2017-11-24 22:55:52
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注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的；若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的 ...
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2017-11-18 23:40:38
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注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的；若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的 ...
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2017-11-18 23:34:27
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注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的；若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的 ...
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2017-11-18 22:33:22
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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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2017-10-01 12:26:41
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第三部分：SMO算法的个人理解 接下来的这部分我觉得是最难理解的？而且计算也是最难得，就是SMO算法。 SMO算法就是帮助我们求解： s.t. 这个优化问题的。 虽然这个优化问题只剩下了α这一个变量，但是别忘了α是一个向量，有m个αi等着我们去优化，所以还是很麻烦，所以大神提出了SMO算法来解决这个 ...
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2017-09-17 23:37:08
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支持向量机是一种分类模型。模型认为，离分类超平面越远的点，判定结果越准确，所以模型的训练目标就是让离分类超平面最近的样本点距离最大。我们先从最基本的线性可分支持向量机（硬间隔支持向量机）开始推导，之后再推广到可以容纳一定误分类点的线性支持向量机（软间隔支持向量机），最后介绍核函数与 SMO 算法。 ...
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2017-09-10 17:37:09
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