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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(John Platt)发明于1998年,目前被广泛使用于SVM的训练过程中,并在通行的SVM库libsvm中得到实现. 1998年,SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动,因为先前可用的SVM训练方法必须使用复杂的方法,并需要昂贵的第三方二次规划工具.而SMO算法较好地避免了这一问…

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,…

支持向量机 support vector machine

SVM(support Vector machine) (1) SVM(Support Vector Machine)是从瓦普尼克(Vapnik)的统计学习理论发展而来的,主要针对小样本数据进行学习.分类和预测(有时也叫回归)的一种方法,能解决神经网络不能解决的过学习问题.作者以为,类似的根据样本进行学习的方法还有基于案例的推理(Case-Based Reasoning),决策树归纳算法C4.5等,以后将详细阐述这两种方法. (2)过学习问题:训练误差过小导致推广能力下降,即真实风险的增加. (…

【机器学习实战】第6章 支持向量机（Support Vector Machine / SVM）

第6章 支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM):是一种机器学习算法. 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点. 机(Machine)…

故事描述SVM----支持向量机/support vector machine (SVM)

作者:简之链接:https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/86273196来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在很久以前的情人节,大侠要去救他的爱人,但魔鬼和他玩了一个游戏. 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说:“你用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用.” &amp;lt;img src="https://pic1.zhimg.com/50/5aff2bcdbe23a8…

机器学习经典算法笔记-Support Vector Machine SVM

可供使用现成工具:Matlab SVM工具箱.LibSVM.SciKit Learn based on python 一 问题原型 解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种. 如图所示的二分类问题,A,B为决策面(二维空间中是决策线),每个决策面对应一个线性分类器方案,分类间隔越大则SVM分类器的性能越优(A>B),而具有最大间隔的分类方案则是最优决策面.SVM正是要寻找这样的最优解,虚线穿过的向量点就是支撑向量(对应A有三个支撑向量,一红二蓝).优化对象看上去似乎成了决策面的…

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)

SVM: 1. 线性与非线性 核函数: 2. 与神经网络关系 置信区间结构: 3. 训练方法: 4.SVM light,LS-SVM: 5. VC维 u-SVC 与 c-SVC 区别? 除参数不同外,两者基本一样. c-SVC  c∈(0,∞) u-SVC  c∈[0,1] c是一个很好的特征,它与支持向量的比率和训练误差的比率 相关. SVM求解QR问题中,变量维数=训练样本个数.从而使其中矩阵元素的个数 是 训练样本个数的平方. SVM标准算法中,需要求解复杂的QP问题,理论上获全局最优解,…

第八篇：支持向量机 (Support Vector Machine)

前言 本文讲解如何使用R语言中e1071包中的SVM函数进行分类操作,并以一个关于鸢尾花分类的实例演示具体分类步骤. 分析总体流程 1. 载入并了解数据集:2. 对数据集进行训练并生成模型:3. 在此模型之上调用测试数据集进行分类测试:4. 查看分类结果:5. 进行各种参数的调试并重复2-4直至分类的结果让人满意为止. 参数调整策略 综合来说,主要有以下四个方面需要调整: 1. 选择合适的核函数:2. 调整误分点容忍度参数cost:3. 调整各核函数的参数:4. 调整各样本的权重. 其中,对于特…

SVM之SMO算法(转)

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(John Platt)发明于1998年,目前被广泛使用于SVM的训练过程中,并在通行的SVM库libsvm中得到实现. 1998年,SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动,因为先前可用的S…

支持向量机SVM(Support Vector Machine)

支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning),一般用于二类问题(binary classification)的模式识别应用中. 支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失(也叫做经验风险.或者经验误差),同时又能够最大化几何间距(分类器的置信度),因此SVM又被称为最大边缘区(间距)的分类器. 根据具体应用场景的不同,支持向量机可以分为线性可分SVM.线性SVM和带有核函数的SVM.最终的结果都是得…