支持向量机（SVM）中的 SMO算法

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机器学习——支持向量机(SVM)之Platt SMO算法

Platt SMO算法是通过一个外循环来选择第一个alpha值的,并且其选择过程会在两种方式之间进行交替: 一种方式是在所有数据集上进行单遍扫描,另一种方式则是在非边界alpha中实现单遍扫描. 所谓非边界alpha指的就是那些不等于边界0或者C的alpha值.对整个数据集的扫描相当容易,而实现非边界alpha值的扫描时,首先需要建立这些alpha值的列表,然后再对这个表进行遍历.同时,该步骤会跳过那些已知的不会改变的alpha值,即. 在选择第一个alpha值后,算法会通过一个内循环来选择第二…

机器学习-SVM中的SMO算法详解

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支持向量机（SVM）中的 SMO算法

1. 前言最近又重新复习了一遍支持向量机(SVM).其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分: 1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等. 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于S…

统计学习方法ｃ++实现之六支持向量机（SVM）及SMO算法

前言支持向量机(SVM)是一种很重要的机器学习分类算法,本身是一种线性分类算法,但是由于加入了核技巧,使得SVM也可以进行非线性数据的分类:SVM本来是一种二分类分类器,但是可以扩展到多分类,本篇不会进行对其推导一步一步罗列公式,因为当你真正照着书籍进行推导后你就会发现他其实没那么难,主要是动手.本篇主要集中与实现,即使用著名的序列最小最优化(SMO)算法进行求解,本篇实现的代码主要参考了Platt J. Sequential minimal optimization: A fast algo…

支持向量机（五）SMO算法

11 SMO优化算法(Sequential minimal optimization) SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines>了. 我拜读了一下,下面先说讲义上对此…

<转>SVM实现之SMO算法

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 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. 前面讲到,SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题: 需要满足的KKT条件: 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…

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理解支持向量机（三）SMO算法

机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析

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