上篇记录了一些决策树算法，这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑。 参考文献： 这里回顾了SMO求解SVM的具体数学推导。同理SMO算法也可以用来求解OC-SVM，具体的求解的数学推导以后有空再写。 ...
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2016-04-27 20:37:57
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建立smo.m% function [alpha,bias] = smo(X, y, C, tol)function model = smo(X, y, C, tol)% SMO: SMO algorithm for SVM%%Implementation of the Sequential Min...
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2015-11-25 15:02:35
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1、SMO算法需要存储核矩阵吗？其他算法了？2、SVM处理海量数据的困难在哪？3、SVM对偶问题得到的凸二次规划问题求解可以使用梯度下降、拟牛顿法等方法吗？ 参考博客的说法：不论是向量维度大或者是样本量很大的时候，求解这个优化问题难度都不小，于是在解得稀疏性(比如只需要得到支持向量)、目标函数的凸....
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2015-09-04 19:46:17
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SMO（序列最小优化）引子：坐标上升法目标为：坐标上升算法：即每次只变化一个维度，取得该维度的最优值。例图：参数收敛的方向都是平行于坐标轴的。SMO算法：由于我们要解决的问题中有一个约束是：所以不可能只变化其中一个变量，因此需要选择两个变量来进行变化（其中一个变量可以由另外一个变量根据上式获得）。α...
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2015-07-08 16:20:01
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2015-04-30 14:04:47
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Stanford机器学习课程笔记——SVM
前面已经学习过SVM，写了几片博文，如下：
入门SVM：http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/39894835
SVM中的线性不可分情况：http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/41309745
SVM中的...
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2015-01-29 14:45:28
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SVM（支持向量机）算法是一种典型的监督式学习算法。介绍SVM算法的思想和应用。...
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2015-01-28 22:38:17
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一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
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2014-05-22 17:10:54
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1.背景知识
通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址
参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为：
约束条件就变成了：
...
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2014-05-04 18:14:34
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