Support Vector Machine(4):SMO算法
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,也就相当于将n个参数都固定了,因为二者最终的加和为零,如下式:
So,我们优化两个参数,而固定住n-2个,我们这里选择前两个参数做优化。內积写为了K的形式得出如下等价式,其中将常量略去:
因为:
为了简化说明,我们记:
两侧同时乘以y1,得到:
将α1带回,即可得到α2的二项式:
对其求导置零,并且将下式带入(记为old),
可以得到:
至此,我们将新的α2带回,即可求出α1
循环往复,即可求得原始问题的最佳值。
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