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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svm算法通俗的理解在二维上，就是找一分割线把两类分开，问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开，但哪条线是最优的呢，这就是我们要考虑的问题； 首先我们先假设一条直线为 W?X+b =0 为最优的分割线，把两类分开如下图所示，那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W 和 b 的值；在SVM中最优 ...
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2018-02-03 13:25:56
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转载自：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 （1）直接法，直接在目标函数上进行修改， ...
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2018-01-31 14:39:27
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import mnist_loader # Third-party libraries from sklearn import svm def svm_baseline(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_... ...
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2018-01-12 20:26:14
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SVM算法的学习策略就是间隔最大化，是求解凸二次规划的最优化算法，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM适合中小规模的数据，预测时不能给出具体的概率结果 支持向量机包含三种模型：1、线性可分支持向量机； 2、线性支持向量机； 3、非线性支持向量机； SVM算法的优缺点： 优点：泛化错误率 ...
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2017-12-21 17:22:18
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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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