SMO算法

最新推荐文章于 2024-12-20 16:43:15 发布
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#算法 #机器学习

本文档介绍了用于训练支持向量机的序列最小优化（SMO）算法的简化版本

完整的SMO算法包含许多优化措施，旨在加快大型数据集上的算法的速度，并确保算法即使在退化条件下也能收敛。

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C/C++SMO算法详解及实现源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-30 7470
需要注意的是，SMO算法是一个相对复杂的优化算法，实现时需要仔细考虑每个步骤的正确性，并进行充分的测试。此外，选择合适的编程语言和工具来实现算法，能够提升开发效率和性能。SMO算法的基本思路是，将大优化问题分解为多个小优化问题，通过解决每个小优化问题来逐步逼近大优化问题的解。上述代码实现了一个简单的SVM模型，其中包括了SMO算法的训练过程，以及样本预测的功能。方法对样本进行预测。在训练过程中，会根据SMO算法的原理选择两个变量来进行优化，并更新模型参数。方法来训练模型，然后可以使用。
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1.SMO基础概念 将原始最优化问题转化成了其对偶问题，因为对偶问题是一个凸二次规划问题，这样的凸二次规划问题具有全局最优解。 其中(xi,yi)(xi,yi)表示训练样本数据，xixi为样本特征,yi∈{−1,1}yi∈{−1,1}为样本标签，C为惩罚系数由自己设定。 2.SMO原理分析 2.1视为一个二元函数 ...
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勿在浮砂筑高台
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本文力求简化SMO的算法思想，毕竟自己理解有限，无奈还是要拿一堆公式推来推去，但是静下心看完本篇并随手推导，你会迎刃而解的。推荐参看SMO原文中的伪代码。 **1.SMO概念** =========== 上一篇博客已经详细介绍了[SVM原理](http://blog.youkuaiyun.com/luoshixian099/article/details/51073885)，为了方便求解，把原始最优化问题转化成了其对偶问题，因
SMO算法（转）
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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...
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smo 算法 全称：序列最小最优化算法（sequential minimal optimization） 已知 SVM 的目标函数为： minα12∑i=1N∑j=1NαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1Nαis.t.∑i=1Nαiyi=00≤αi≤C,i=1,2,...,Nmin_{\alpha} \frac{1}{2}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^N\alpha_i\al...
smo算法优化matlab代码-Social-mimic-optimization-SMO:社交拟态优化算法及工程应用（SMO算法）
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**SMO算法与MATLAB实现详解** SMO（Sequential Minimal Optimization）算法，全称为序列最小优化算法，是由John Platt在1998年提出的一种高效求解支持向量机（SVM，Support Vector Machine）对偶问题的算法。SVM是...
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SMO算法讲述，过程思路等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
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smo算法优化matlab代码垃圾邮件分类器 该项目包括使用 MATLAB 机器学习工具箱开发的垃圾邮件分类应用程序。 它有助于在收件箱中的各种电子邮件中对垃圾邮件进行分类。 现在，大多数电子邮件服务都提供垃圾邮件过滤器...
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非常详细的解释了SVM支持向量机的原理，对于这块儿比较有兴趣的可以看看
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SMO 算法python源代码 有兴趣了解的朋友可以下载来运行看看效果 这个是关于SVM中的优化算法
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结合《统计学习方法》以及一些资料，写出自己对SVM算法的理解，并且用Python+Numpy实现了SMO算法
统计学习精要(The Elements of Statistical Learning)课堂笔记（二十一）：SMO算法
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1. SVM优化问题 1) 原问题 min12∥w∥2+C∑iξi s.t.yi(wi+b)≥1−ξi,∀i 2) 拉格朗日形式的表述 minL(yi,w′xi+b)+λ∥w∥2 其中，L(yi,w′xi+b)=l(y(w′x+b)) 。 3) 对偶问题 min−g(λ,μ)=12∑i∑j(λiyi)(λjyj)(x′ixj)−∑iλi s.t.∑iλiyi=0 0≤λi≤C
SVM 中的 SMO 算法
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12-20 389
**边界检查**：确保所选的第一个变量不在边界上（即 \( 0 < \alpha_i < C \)），因为边界上的变量已经达到了它们的最大或最小值，不能再进一步调整。- **核技巧的应用**：虽然 SMO 支持各种核函数，但对于某些特定类型的核函数，可能仍然难以高效地计算。- **对于非常大的数据集**，即使 SMO 相对高效，当数据规模增长到一定程度时，它的性能也会受到影响。- **第二个变量的选择**：选择与第一个变量对应的支持向量具有最大步长变化的另一个变量，以加速收敛。
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