第三部分:SMO算法的个人理解 接下来的这部分我觉得是最难理解的?而且计算也是最难得,就是SMO算法. SMO算法就是帮助我们求解: s.t.   这个优化问题的. 虽然这个优化问题只剩下了α这一个变量,但是别忘了α是一个向量,有m个αi等着我们去优化,所以还是很麻烦,所以大神提出了SMO算法来解决这个优化问题. 关于SMO最好的资料还是论文<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector

如下图: 这个弹簧装置由3部分组成(从上到下): 弹板 弹簧 弹簧金属底座 其中弹板将固定在弹簧上(但并没有接触,如上图),这就引出一个有趣的问题:怎么样才能将两个独立的物理物体(注意:是物理物体)固定在一起但这两个物理物体却根本不发生彼此的接触? 一个简短的回答是:这不可能!况且你不需要这两个物体都是物理物体!

total=total.toFixed(3); 小数问题:可以number(),或者*1来改变变量类型.

前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出,主要用于处理二分类问题,也就是研究如何区分两类事物. 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题,最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析,但受限于篇幅,本文不会对最优化问题.核函数.原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍,需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章.资料. SVM 推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公

题目传送门 题目描述 上帝说,不要圆,要方,于是便有了这道题.由于我们应该方,而且最好能够尽量方,所以上帝派我们来找正方形上帝把我们派到了一个有N行M列的方格图上,图上一共有$(N+1)\times (M+1)$个格点,我们需要做的就是找出这些格点形成了多少个正方形(换句话说,正方形的四个顶点都是格点).但是这个问题对于我们来说太难了,因为点数太多了,所以上帝删掉了这$(N+1)\times (M+1)$中的$K$个点.既然点变少了,问题也就变简单了,那么这个时候这些格点组成了多少个正方形呢?

[关键字:重复执行.重复调用.每次执行两次.执行2次] 前言: 先说一下,项目背景.由于组内某成员在用Maven搭建项目时不规范,导致项目的名称与实际访问项目名称不一致.在部署项目时,必需要配一下虚拟路径,映射到那个项目所在目录下去,才能正常访问.举个例子:项目名称叫student-web,部署到Tomcat-webapps下,本地环境正常情况下的访问url应该是: 127.0.0.1:8080/student-web 而实际访问的url需要这样: 127.0.0.1:8080/student

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

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转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=

SVM-非线性支持向量机及SMO算法 如果您想体验更好的阅读:请戳这里littlefish.top 线性不可分情况 线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,为了满足函数间隔大于1的约束条件,可以对每个样本$(x_i, y_i)$引进一个松弛变量$\xi_i \ge 0$,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,, $$y_i (w \cdot x_i + b) \ge 1 - \xi_i$$ 目标函数变为 $$\frac 1 2 {||w||^2} + C \sum_{j=1

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

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

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

作者:[已重置]链接:https://www.zhihu.com/question/40546280/answer/88539689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. SMO(Sequential Minimal Optimization)是针对求解SVM问题的Lagrange对偶问题,一个二次规划式,开发的高效算法.传统的二次规划算法的计算开销正比于训练集的规模,而SMO基于问题本身的特性(KKT条件约束)对这个特殊的二次规划问题的求解过程进行优化.

什么是SVM SVM是Support Vector Machine(支持向量机)的英文缩写,是上世纪九十年代兴起的一种机器学习算法,在目前神经网络大行其道的情况下依然保持着生命力.有人说现在是神经网络深度学习的时代了,AI从业者可以不用了解像SVM这样的古董了.姑且不说SVM是否真的已经没有前途了,仅仅是SVM在数学上优美的推导就值得后来者好好欣赏一番,这也是笔者迄今为止见过机器学习领域最优美的数学推导. 和大多数二分类算法一样,SVM算法也是致力于在正例和反例之间找出一个超平面来将它们区分开来

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/40546280/answer/88539689 解决svm首先将原始问题转化到对偶问题,而对偶问题则是一个凸二次规划问题,理论上你用任何一个解决凸二次规划的软件包都可以解决,但是这样通常来说很慢,大数据情况下尤其不实际, smo是微软研究院的大神发明的解决svm对偶问题的优化算法,可以更快找到好的解.通常而言分简化版和优化版smo算法. 简化版:每次迭代随机选取alpha_i和alpha_j,当然其中要有一个违反kkt条

在支持向量机模型的求解中,我们用到了SMO算法来求解向量α. 那么什么是SMO算法?在讲SMO算法之前.我们须要先了解下面坐标上升法. 1.坐标上升法 如果有优化问题: W是α向量的函数.利用坐标上升法(当然,求目标函数的最小时即为坐标下降法)求解问题最优的步骤例如以下: 算法的思想为:每次仅仅考虑一个变量进行优化,将其它变量固定.这时整个函数能够看作仅仅关于该变量的函数,能够对其直接求导计算. 然后继续求其它分变量的值,整个内循环下来就得到了α的一组值,若该组值满足条件.即为我们求的值,否则继

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). 这道题让我们求两个有序数组的中位数,而且限制了时间复杂度为O(log (m+n)),看到这个时间复杂度,自然而然的想到了应该使用二分查找法来求解.但是这道题

The Sequential Minimal Optimization Algorithm (SMO) 本文主要介绍用于解决SVM对偶模型的算法,它于1998年由John Platt在论文“Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines”中提出的.这篇笔记还参考了某篇博客,但由于是一年前的事了,暂时没找到这篇博客,所以没有引用出来,希望该篇博客的主人见谅. (1)解决的问题

有时一个互斥量是不够的: 比如: 当多个线程同时访问一个队列结构时,你需要2个互斥量,一个用来保护队列头,一个用来保护队列元素内的数据. 当为多线程建立一个树结构时,你可能需要为每个节点设置一个互斥量. 同时使用多个互斥量会导致复杂度的增加 最坏的情况就是死锁的发生,即两个线程分别锁住一个互斥量而等待对方的互斥量. 多互斥量可能导致死锁: 如果可以在独立的数据上使用两个分离的互斥量,那么就应该这么做.这样,通过减少线程必须等待其他线程完成数据操作的时间. 如果数据独立,则某个特定函数就不太可能经

有时一个相互排斥量是不够的: 比方: 当多个线程同一时候訪问一个队列结构时,你须要2个相互排斥量,一个用来保护队列头,一个用来保护队列元素内的数据. 当为多线程建立一个树结构时.你可能须要为每一个节点设置一个相互排斥量. 同一时候使用多个相互排斥量会导致复杂度的添加 最坏的情况就是死锁的发生.即两个线程分别锁住一个相互排斥量而等待对方的相互排斥量. 多相互排斥量可能导致死锁: 假设能够在独立的数据上使用两个分离的相互排斥量,那么就应该这么做. 这样,通过降低线程必须等待其它线程完毕数据操作的时间