作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章，我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法。确确实实只是简单介绍一下，原因主要有两个：第一这类优化算法，特别是牵涉到实现细节的时候，干巴巴地讲算法不太好玩，有时候讲出... ...
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2016-08-20 21:55:57
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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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在前一篇文章中，我们给出了感知器和逻辑回归的求解，还将SVM算法的求解推导到了最后一步，在这篇文章里面，我们将给出最后一步的求解。也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法。 序列最小最优化算法（SMO）： 首先回顾一下。我们使用广义拉格朗日函数，将目标函数和限制条件写到一起，然后证明了原始问题能够 ...
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2016-06-13 17:12:10
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SMO例子： 1 from numpy import * 2 import matplotlib 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 def loadDataSet(fileName): 6 dataMat = []; labelMat = [] 7 fr = ...
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2016-06-11 00:33:08
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问题：在SQL SERVER 2005中还原数据库时出现错误：system.data.sqlclient.sqlerror 媒体集有 2 个媒体簇 但只提供了 1 个。必须提供所有成员。 (microsoft.sqlserver.smo) 原因：由于备份时，没有去掉默认的备份路径（C:\Progra ...
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2016-06-05 16:45:09
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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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