看完CSDN上结构之法，算法之道的支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 参考了台湾的林智仁教授写了一个封装SVM算法的libsvm库，下载地址： http://www.csie.ntu. ...
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2016-11-16 20:13:14
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文章在word里写好了，公式没法贴到论坛里，所以直接截图了 ...
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2016-11-16 19:18:59
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1.1 SVM 概念 支持向量机SVM是一种原创性（非组合）的具有明显直观几何意义的分类算法，具有较高的准确率。源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作（1971年），第一篇有关论文由Boser、Guyon、Vapnik发表在1992年。思想直观，但细节异常复杂，内容涉及凸分 ...
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2016-11-07 01:00:56
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使用SVM训练mnist数据，采用统计学习方法中的SMO算法，一对一法k(k-1)/2个SVM进行多类分类，python实现 ...
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2016-08-06 17:27:05
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1.SVM对偶函数最后的优化问题 2. 对核函数进行缓存 由于该矩阵是对称矩阵，因此在内存中的占用空间可以为m(m+1)/2 映射关系为： [cpp] view plain copy #define OFFSET(x, y) ((x) > (y) ? (((x)+1)*(x) >> 1) + (y) ...
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2016-07-10 16:54:07
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1.概述SMO（Sequentil Minimal Optimization）算法在支持向量机中用来求解对偶问题，即
min 12∑Ni=1∑Nj=1αiαjyiyjK(xi,xj)?∑Ni=1αimin\space {1\over2}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}\alpha _i\alpha _ jy_iy_jK(x_i, x_j)-\sum_{i=1}^N\alph...
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2016-06-21 07:29:02
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八、SVM的实现之SMO算法 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。
也就是说找到一组αi可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解。所以我们的优化目标是找到一组最优的αi*。一旦求出这些αi*，就很容易计算出权重向量w*和b，并得到分隔超平面了。 这是个凸二次规...
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2016-06-21 06:54:59
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支持向量机(Support Vector Machine) SVM之SMO算法(转) 此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法（英语：Sequential minimal optimization, SMO）是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的约翰·普莱特（ ...
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2016-05-22 00:34:06
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引言
本文共分为三个部分，第一个部分介绍SVM的原理，我们全面介绍了5中常用的SVM算法：C-SVC、ν-SVC、单类SVM、ε-SVR和ν-SVR，其中C-SVC和ν-SVC不仅介绍了处理两类分类问题的情况，还介绍处理多类问题的情况。在具体求解SVM过程中，我们介绍了SMO算法和广义SMO算法。第二个部分我们给出了OpenCV中SVM程序的详细注解。第三个部分我们给出了一个基于OpenCV的S...
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2016-05-03 18:45:41
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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，你会迎刃而解的。推荐参看SMO原文中的伪代码。
**1.SMO概念**
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上一篇博客已经详细介绍了[SVM原理](http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885)，为了方便求解，把原始最优化问题转化成了其对偶问题，因...
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2016-04-29 16:06:47
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