支持向量机-完整Platt-SMO算法加速优化

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支持向量机-完整Platt-SMO算法加速优化

完整版SMO算法与简单的SMO算法: 实现alpha的更改和代数运算的优化环节一模一样,唯一的不同就是选择alpha的方式.完整版应用了一些能够提速的方法. 同样使用Jupyter实现,后面不在赘述参考地址:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/6.SVM/svm-complete_Non-Kernel.py 1. 加载数据(与SMO相同) from numpy import * import matpl…

机器学习算法实践：Platt SMO 和遗传算法优化 SVM

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…

Platt SMO 和遗传算法优化 SVM

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…

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…

支持向量机原理(四)SMO算法原理

支持向量机原理(一) 线性支持向量机支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数支持向量机原理(四)SMO算法原理支持向量机原理(五)线性支持回归在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数我们首先回顾下我们…

支持向量机SMO算法实现（注释详细）

一:SVM算法 (一)见西瓜书及笔记 (二)统计学习方法及笔记 (三)推文https://zhuanlan.zhihu.com/p/34924821 (四)推文支持向量机原理(一) 线性支持向量机支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型二:SMO算法 (一)见西瓜书及笔记 (二)统计学习方法及笔记 (三)见机器学习实战及笔记 (四)推文支持向量机原理(四)SMO算法原理三:代码实现(一)SMO中的辅助函数 (一)加载数据集 import numpy as np impor…

Sequential Minimal Optimization (SMO) 算法

SVM 最终关于 $a$ 目标函数为凸优化问题,该问题具有全局最优解,许多最优化算法都可以解决该问题,但当样本容量相对很大时,通常采用 SMO 算法(比如 LIBSVM),该算法为启发式算法,考虑在约束优化问题中,目标函数的最优解 $a^*$ 是需要满足 KKT 条件的,因为对偶问题有解的充要条件就是 $a^*$ 的所有分量都满足 KKT 条件,若满足那么这时 $a^*$ 便是最优解了,否则应该找到两个分量,固定其余分量,针对这两个分量构建一个二次规划问题,目标函数关于这两个变量的解更接近原始的…