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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一。RCNN: 1、首先通过选择性搜索，对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。 2、把这2k个候选窗口的图片都缩放到227*227，然后分别输入CNN中，每个候选窗台提取出一个特征向量，也就是说利用CNN进行提取特征向量。 3、把上面每个候选窗口的对应特征向量，利用SVM算法进行分类识别。 可 ...
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2016-06-13 23:26:50
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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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编程语言 时间：
2016-06-13 17:12:10
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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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OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是
1）设置训练样本集
需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。
2）设置SVM参数
利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm_type...
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2016-05-20 19:45:53
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本篇讲的是SVM与logistic regression的关系。 （一） SVM算法概论 首先我们从头梳理一下SVM（一般情况下，SVM指的是soft-margin SVM）这个算法。 这个算法要实现的最优化目标是什么？我们知道这个目标必然与error measurement有关。 那么，在SVM中 ...
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2016-05-18 16:09:12
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分隔超平面：将数据集分割开来的直线叫做分隔超平面。
超平面：如果数据集是N维的，那么就需要N-1维的某对象来对数据进行分割。该对象叫做超平面，也就是分类的决策边界。
间隔：
一个点到分割面的距离，称为点相对于分割面的距离。
数据集中所有的点到分割面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔。
最大间隔：SVM分类器是要找最大的数据集间隔。
支持向量：坐落在数据边际的两边超平面上的点被称为支持向量...
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2016-05-06 15:50:39
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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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编程语言 时间：
2016-04-29 16:06:47
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