作者：[已重置]链接：https://www.zhihu.com/question/40546280/answer/88539689来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 SMO(Sequential Minimal Optimization)是针对求解SVM ...
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2017-08-23 20:46:13
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非常久之前就学了SVM，总认为不就是找到中间那条线嘛，但有些地方模棱两可，真正编程的时候又是一团浆糊。參数任意试验，毫无章法。既然又又一次学到了这一章节，那就要把之前没有搞懂的地方都整明确，嗯~ 下面使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件。网址例如以下：http://bcmi.sjtu.edu.cn ...
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2017-08-15 19:56:00
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在支持向量机模型的求解中，我们用到了SMO算法来求解向量α。那么什么是SMO算法？在讲SMO算法之前。我们须要先了解下面坐标上升法。 1、坐标上升法 如果有优化问题： W是α向量的函数。利用坐标上升法（当然，求目标函数的最小时即为坐标下降法）求解问题最优的步骤例如以下： 算法的思想为：每次仅仅考虑一 ...
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2017-07-24 09:58:08
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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 在前四篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，以及在分类时用到的算法。这些都关注 ...
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2017-04-07 18:30:01
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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SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于αα向量的函数。而怎么极小化这个 ...
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2017-04-07 18:26:42
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SVM -支持向量机原理详解与实践之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法，特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前，首先要了解坐标上升法。 坐标上升法(Coordinate asce ...
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2017-03-14 23:53:40
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转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转 ...
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2017-03-13 11:28:14
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1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kern ...
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2017-02-26 19:12:41
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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(待填坑) 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于\alpha向量的函数 ...
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2016-11-29 07:26:26
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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(待填坑) 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 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 ...
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2016-11-26 13:47:31
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