第18组 Alpha (1/3)

最新推荐文章于 2025-12-15 07:24:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 07:24:15 发布 · 149 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#前端

本周团队学习了高光谱图像分类的基础理论，并着手于Web前端的设计与实现。目前已完成初步UI设计，接下来将重点进行模型设计、训练及前后端的数据交互。

第18组 Alpha (1/3)

文章目录

Notice

本博客为OUC2022秋季软件工程 第18小组 Alpha(1/3)

Compeleted

  1. 学习了一些基本的高光谱图像分类的基础理论知识。

  2. 完成了项目前端Web的一些基础的UI设计。(罗浩宇)

    https://github.com/VastCosmic/Web_HyperVC/issues/1

TODO

  1. 继续完善web前端设计，实现基本功能并美化界面。
  2. 完成模型设计与训练，并完成后端搭建。
  3. 前后端进行连接部署。

Gain & Difficulties

Gain

本周查找学习了一些高光谱图像分类的相关的理论知识，对其现在的一些已有实现方法得到了一些了解。

同时，为了搭建前端，由于平常常使用C#，所以选用了ASP.NET WEB，也属于是边学习边进行开发应用，收获也不小。

Difficulties

目前看来，基本的一些前端后端的实现应该可以在边学习边应用中实现与完成，但是对于如何实现后端与前端进行数据传输与交互仍存在一些疑问，后续将继续寻找可行的解决方案。

Extra

Burn down chart

​ image-20221119210058985

Photo

个人一个小组，没有例会照片。

第18组 Alpha (3/3)
OUC_SE_GROUP18的博客
12-03 169
第18组 Alpha (3/3)
第18组 Alpha (2/3)
OUC_SE_GROUP18的博客
11-26 367
第18组 Alpha (2/3)
I.MX6U-ALPHA/Mini 开发板资源介绍
zhuguanlin121的博客
07-16 5486
摘自：NXP I.MX6ULL芯片介绍以及资料的获取 作者：一只青木呀 发布时间：2020-09-26 10:54:26 网址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45309916/article/details/108808573 目录I.MX6ULL芯片介绍以及官网资料的获取 I.MX6ULL芯片介绍以及官网资料的获取 I.MX6ULL芯片是NXP（恩智浦）官方的一款芯片。 官方网址：https://www.nxp.com/ 注：ARM架构信息要去ARM官网查询，官网地址：h.
2024蓝桥杯省赛C/C++大学B组 题解
爱思考的小伙
03-30 2918
小蓝组织了一场算法交流会议，总共有 50 人参加了本次会议。在会议上，大家进行了握手交流。按照惯例他们每个人都要与除自己以外的其他所有人进行一次握手 (且仅有一次)。但有 7 个人，这 7 人彼此之间没有进行握手 (但这 7 人与除这 7 人以外的所有人进行了握手)。请问这些人之间一共进行了多少次握手?注意 A 和 B 握手的同时也意味着 B 和 A 握手了，所以算作是一次握手。【分析】最后答案为 1204，两种思考方式C432​7×43C502​−C72​。
A/B长期实验 | 窥视数据下如何矫正最终的实验结果：组序贯检验（八）
素质云笔记
09-20 848
A/B长期实验 | 窥视数据下如何矫正最终的实验结果：组序贯检验
Alphapose论文精读
qq_45116161的博客
03-19 2593
作者 郝淑芳1∗，书琴谢1，泰宇荣2，策屋路 上海交通大学，中国腾讯优图 结论 本文提出了一种新的区域多人姿态估计（RMPE）框架，该框架在精度和效率上显著优于现有的多人姿态估计方法。它验证了当SPPE适用于人类检测器时，两步框架的潜力，即hu-man检测器+SPPE。我们的RMPE框架由三个新组件组成：带并行SPPE的对称STN、参数姿态NMS和姿态引导建议生成器（PGPGPG）。特别是，PGPG用于通过学习给定人体姿势的边界框建议的条件分布来对训练数据进行大量论证。由于对称STN和并行SPPE的使用，S
WorldQuant 101 Alpha 因子的流批一体实现
DolphinDB智臾科技
09-06 3332
wq101alpha模块中供用户直接调用的函数为WQAlpha#， 如WQAlpha1，WQAlpha2。每个因子的计算方式和输入参数都不同，相关说明请参考返回数据格式总结和输入字段介绍。用户也可以根据自己需求在模块中做修改。WQAlpha#输入：面板数据输出：面板数据输入：向量输出：向量输入：数据表输出：数据表表格中的参数名称即为模块中的标准字段名称。参数名称 / 标准字段名称参数含义tradetime交易时间securityid股票代码open开盘价close收盘价high。
扩增子图表解读1箱线图：Alpha多样性，老板再也不操心的我文献阅读了
热门推荐
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
06-27 1万+
作者: 刘永鑫 日期：2017-6-17 阅读时长：5min 宏基因组学宏基因组学目前的主要研究方法包括：16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。目的意义本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。主要内容主要内容包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩
扩增子统计绘图1箱线图：Alpha多样性
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
08-20 7460
本网对Markdown排版支持较差，对格式不满意的用户请跳转至 或“宏基因组”公众号阅读；写在前面优秀的作品都有三部分曲，如骇客帝国、教父、指环王等。扩增子系列课程也分为三部曲：第一部《扩增子图表解读》：加速大家对同行文章的解读能力。第二部《扩增子分析解读》：学习数据分析的基本思路和流程。第三部《扩增子统计绘图》：即是对结果进行可视和统计检验，达到出版级的图表结果。《扩增子统计绘图》系列文章介绍《扩
js-2015-8-alpha:JavaScript 2015年8月第1组（周六和周三18-21）
05-05
注意：由于您有更多时间完善代码，因此您最终升级项目的最终期限是延长至10月12日（20小时），...JavaScript / 2015年8月/第1组 参考： 学校： 教程和文章： 免费书籍 沙箱： 密码笔 JSFiddle 问题和答案： 堆栈溢出
cs-2015-7-alpha:C＃2015年7月第1组（星期日和星期二15-18）
05-12
综上所述，这个“cs-2015-7-alpha”课程涵盖了C#语言的基础知识，包括使用Visual Studio这样的IDE进行开发，通过沙箱环境进行安全实践，通过阅读文章深化理论理解，通过问题和答案进行实战演练，以及学习如何处理...
k3-RT-AC3100_384.3_alpha2.trx.zip
06-26
数字“384.3”可能代表固件的版本号，而“alpha2”则表明这是该版本的第二个阿尔法测试版，意味着可能存在不稳定因素，通常仅供开发者和早期采用者试用。 刷机流程通常包括以下步骤： 1. **备份当前固件**：在进行...
DevUI组件库实战：从入门到企业级应用的深度探索，如何快速应用各种组件
2401_86031952的博客
12-11 956
DevUI是华为开源的企业级Angular前端解决方案，提供丰富的UI组件和工程化工具。其表单布局示例展示了垂直表单的实现，包含用户名、密码等字段的实时验证、异步查重及密码一致性检查功能。通过响应式布局和国际化支持，DevUI简化了企业级应用开发，确保高可定制性和一致性设计。
商城后台管理系统 02 添加规格参数-动态表单
weixin_52943021的博客
12-15 168
Boolean。
第十篇：Day28-30 工程化优化与部署——从“能跑”到“好用”（对标职场“项目上线”需求）
2402_87628679的博客
12-11 952
gzip on;性能优化：掌握Vite的资源压缩、Tree Shaking、代码分割配置，能实现路由/组件懒加载、虚拟滚动等渲染优化，理解gzip/br压缩的原理和后端配置；兼容性处理：能通过`@vitejs/plugin-legacy`和autoprefixer适配低版本浏览器，理解`browserslist`的作用，知道Vue 3的兼容性限制；多环境配置：能创建多环境变量文件，在项目中使用`import.meta.env`访问环境变量，区分开发/测试/生产环境的配置；项目部署。
解决组件不能远程搜索的问题
2402_88002942的博客
12-10 502
有一个组件a-select用于在下拉框中选中某个人物，在表单中提交。它的运作方式是其下拉框最初没有数据，需要用户搜索人名，后段会返回模糊搜索的系列数据。例如，前段搜索张建国，后段会返回“张建国”、“张坚果”等；搜索zjg同理；搜索“ll”，返回“bill”、“killra”等。但问题在于，前段此下拉框没有同步显示后段返回的所有数据，而是会严格显示与用户输入字段完全匹配的人名，例如搜索张建国，只显示张建国；搜索zjg则显示不出任何数据。
第十一篇：Day31-33 前端安全与性能监控——从“能用”到“安全可靠”（对标职场“系统稳定性”需求）
2402_87628679的博客
12-11 1228
对于小型项目或特定业务场景，可通过自定义埋点实现核心指标监控，无需接入复杂工具。// src/utils/monitor.js（自定义监控工具） import axios from 'axios';// 监控数据上报接口（后端提供） const MONITOR_UPLOAD_URL = '/api/monitor/upload';
高德API精讲系列——vue+高德API搭建前端Echarts图表页面
weixin_66547608的博客
12-10 125
本文介绍了在Vue项目中使用Echarts 5.x开发地理地形图的核心要点：1. 必须准备省市县级别的geo-json文件（推荐从阿里DataV获取）2. 区分注册地图、散点坐标和主题的API使用方式3. 提供了Vue3最小实现示例和常见问题解决方案4. 包含下钻功能实现思路和批量注册脚本5. 强调map名称一致性、文件分离原则和打包注意事项6. 展示了信阳市人口密度图的完整实现代码和效果展示。
商城后台管理系统 03 规格参数配置
最新发布
weixin_52943021的博客
12-15 127
【代码】商城后台管理系统 03 规格参数配置。
# -*-coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random # 随机种子 np.random.seed(1477) random.seed(1477) class optStruct: """ 数据结构，维护所有需要操作的值 Parameters： dataMatIn - 数据矩阵 classLabels - 数据标签 C - 松弛变量 toler - 容错率 kTup - 包含核函数信息的元组,第一个参数存放核函数类别，第二个参数存放必要的核函数需要用到的参数 """ def __init__(self, dataMatIn, classLabels, C, toler, kTup): self.X = dataMatIn #数据矩阵 self.labelMat = classLabels #数据标签 self.C = C #松弛变量 self.tol = toler #容错率 self.m = np.shape(dataMatIn)[0] #数据矩阵行数 self.alphas = np.mat(np.zeros((self.m,1))) #根据矩阵行数初始化alpha参数为0 self.b = 0 #初始化b参数为0 self.eCache = np.mat(np.zeros((self.m,2))) #根据矩阵行数初始化虎误差缓存，第一列为是否有效的标志位，第二列为实际的误差E的值。 self.K = np.mat(np.zeros((self.m,self.m))) #初始化核K for i in range(self.m): #计算所有数据的核K self.K[:,i] = kernelTrans(self.X, self.X[i,:], kTup) def kernelTrans(X, A, kTup): """ 通过核函数将数据转换更高维的空间 Parameters： X - 数据矩阵 A - 单个数据的向量 kTup - 包含核函数信息的元组 Returns: K - 计算的核K """ m,n = np.shape(X) K = np.mat(np.zeros((m,1))) if kTup[0] == &#39;lin&#39;: K = X * A.T #线性核函数,只进行内积。 elif kTup[0] == &#39;rbf&#39;: #高斯核函数,根据高斯核函数公式进行计算 for j in range(m): deltaRow = X[j,:] - A K[j] = deltaRow*deltaRow.T K = np.exp(K/(-1*kTup[1]**2)) #计算高斯核K else: raise NameError(&#39;核函数无法识别&#39;) return K #返回计算的核K def loadDataSet(fileName): """ 读取数据 Parameters: fileName - 文件名 Returns: dataMat - 数据矩阵 labelMat - 数据标签 """ dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): #逐行读取，滤除空格等 lineArr = line.strip().split(&#39;\t&#39;) dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) #添加数据 labelMat.append(float(lineArr[2])) #添加标签 return dataMat,labelMat def calcEk(oS, k): """ 计算误差 Parameters： oS - 数据结构 k - 标号为k的数据 Returns: Ek - 标号为k的数据误差 """ fXk = float(np.multiply(oS.alphas,oS.labelMat).T*oS.K[:,k] + oS.b) Ek = fXk - float(oS.labelMat[k]) return Ek def selectJrand(i, m): """ 函数说明:随机选择alpha_j的索引值 Parameters: i - alpha_i的索引值 m - alpha参数个数 Returns: j - alpha_j的索引值 """ j = i #选择一个不等于i的j while (j == i): j = int(random.uniform(0, m)) return j def selectJ(i, oS, Ei): """ 内循环启发方式2 Parameters： i - 标号为i的数据的索引值 oS - 数据结构 Ei - 标号为i的数据误差 Returns: j, maxK - 标号为j或maxK的数据的索引值 Ej - 标号为j的数据误差 """ maxK = -1; maxDeltaE = 0; Ej = 0 #初始化 oS.eCache[i] = [1,Ei] #根据Ei更新误差缓存 validEcacheList = np.nonzero(oS.eCache[:,0].A)[0] #返回误差不为0的数据的索引值 if (len(validEcacheList)) > 1: #有不为0的误差 for k in validEcacheList: #遍历,找到最大的Ek if k == i: continue #不计算i,浪费时间 Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek deltaE = abs(Ei - Ek) #计算|Ei-Ek| if (deltaE > maxDeltaE): #找到maxDeltaE maxK = k; maxDeltaE = deltaE; Ej = Ek return maxK, Ej #返回maxK,Ej else: #没有不为0的误差 j = selectJrand(i, oS.m) #随机选择alpha_j的索引值 Ej = calcEk(oS, j) #计算Ej return j, Ej #j,Ej def updateEk(oS, k): """ 计算Ek,并更新误差缓存 Parameters： oS - 数据结构 k - 标号为k的数据的索引值 Returns: 无 """ Ek = calcEk(oS, k) #计算Ek oS.eCache[k] = [1,Ek] #更新误差缓存 def clipAlpha(aj,H,L): """ 修剪alpha_j Parameters: aj - alpha_j的值 H - alpha上限 L - alpha下限 Returns: aj - 修剪后的alpah_j的值 """ if aj > H: aj = H if L > aj: aj = L return aj def innerL(i, oS): """ 优化的SMO算法 Parameters： i - 标号为i的数据的索引值 oS - 数据结构 Returns: 1 - 有任意一对alpha值发生变化 0 - 没有任意一对alpha值发生变化或变化太小 """ #步骤1：计算误差Ei Ei = calcEk(oS, i) #优化alpha,设定一定的容错率。 if ((oS.labelMat[i] * Ei < -oS.tol) and (oS.alphas[i] < oS.C)) or ((oS.labelMat[i] * Ei > oS.tol) and (oS.alphas[i] > 0)): #使用内循环启发方式2选择alpha_j,并计算Ej j,Ej = selectJ(i, oS, Ei) #保存更新前的aplpha值，使用深拷贝 alphaIold = oS.alphas[i].copy(); alphaJold = oS.alphas[j].copy(); #步骤2：计算上下界L和H if (oS.labelMat[i] != oS.labelMat[j]): L = max(0, oS.alphas[j] - oS.alphas[i]) H = min(oS.C, oS.C + oS.alphas[j] - oS.alphas[i]) else: L = max(0, oS.alphas[j] + oS.alphas[i] - oS.C) H = min(oS.C, oS.alphas[j] + oS.alphas[i]) if L == H: print("L==H") return 0 #步骤3：计算eta eta = 2.0 * oS.K[i,j] - oS.K[i,i] - oS.K[j,j] if eta >= 0: print("eta>=0") return 0 #步骤4：更新alpha_j oS.alphas[j] -= oS.labelMat[j] * (Ei - Ej)/eta #步骤5：修剪alpha_j oS.alphas[j] = clipAlpha(oS.alphas[j],H,L) #更新Ej至误差缓存 updateEk(oS, j) if (abs(oS.alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print("alpha_j变化太小") return 0 #步骤6：更新alpha_i oS.alphas[i] += oS.labelMat[j]*oS.labelMat[i]*(alphaJold - oS.alphas[j]) #更新Ei至误差缓存 updateEk(oS, i) #步骤7：更新b_1和b_2 b1 = oS.b - Ei- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,i] - oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[i,j] b2 = oS.b - Ej- oS.labelMat[i]*(oS.alphas[i]-alphaIold)*oS.K[i,j]- oS.labelMat[j]*(oS.alphas[j]-alphaJold)*oS.K[j,j] #步骤8：根据b_1和b_2更新b if (0 < oS.alphas[i]) and (oS.C > oS.alphas[i]): oS.b = b1 elif (0 < oS.alphas[j]) and (oS.C > oS.alphas[j]): oS.b = b2 else: oS.b = (b1 + b2)/2.0 return 1 else: return 0 def smoP(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter, kTup = (&#39;lin&#39;,0)): """ 完整的线性SMO算法 Parameters： dataMatIn - 数据矩阵 classLabels - 数据标签 C - 松弛变量 toler - 容错率 maxIter - 最大迭代次数 kTup - 包含核函数信息的元组 Returns: oS.b - SMO算法计算的b oS.alphas - SMO算法计算的alphas """ oS = optStruct(np.mat(dataMatIn), np.mat(classLabels).transpose(), C, toler, kTup) #初始化数据结构 iter = 0 #初始化当前迭代次数 entireSet = True; alphaPairsChanged = 0 while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)): #遍历整个数据集都alpha也没有更新或者超过最大迭代次数,则退出循环 alphaPairsChanged = 0 if entireSet: #遍历整个数据集 for i in range(oS.m): alphaPairsChanged += innerL(i,oS) #使用优化的SMO算法 print("全样本遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged)) iter += 1 else: #遍历非边界值 nonBoundIs = np.nonzero((oS.alphas.A > 0) * (oS.alphas.A < C))[0] #遍历不在边界0和C的alpha for i in nonBoundIs: alphaPairsChanged += innerL(i,oS) print("非边界遍历:第%d次迭代 样本:%d, alpha优化次数:%d" % (iter,i,alphaPairsChanged)) iter += 1 if entireSet: #遍历一次后改为非边界遍历 entireSet = False elif (alphaPairsChanged == 0): #如果alpha没有更新,计算全样本遍历 entireSet = True print("迭代次数: %d" % iter) return oS.b,oS.alphas #返回SMO算法计算的b和alphas def testRbf(k1 = 1.3): """ 测试函数 Parameters: k1 - 使用高斯核函数的时候表示到达率 Returns: 无 """ dataArr,labelArr = loadDataSet(&#39;./src/step3/testSetRBF.txt&#39;) #加载训练集 b,alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 100, (&#39;rbf&#39;, k1)) #根据训练集计算b和alphas datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose() svInd = np.nonzero(alphas.A > 0)[0] #获得支持向量 sVs = datMat[svInd] labelSV = labelMat[svInd]; print("支持向量个数:%d" % np.shape(sVs)[0]) m,n = np.shape(datMat) errorCount = 0 for i in range(m): kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],(&#39;rbf&#39;, k1)) #计算各个点的核 predict = kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b #根据支持向量的点，计算超平面，返回预测结果 if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1 #返回数组中各元素的正负符号，用1和-1表示，并统计错误个数 print("训练集错误率: %.2f%%" % ((float(errorCount)/m)*100)) #打印错误率 dataArr,labelArr = loadDataSet(&#39;./src/step3/testSetRBF2.txt&#39;) #加载测试集 errorCount = 0 datMat = np.mat(dataArr); labelMat = np.mat(labelArr).transpose() m,n = np.shape(datMat) for i in range(m): kernelEval = kernelTrans(sVs,datMat[i,:],(&#39;rbf&#39;, k1)) #计算各个点的核 predict=kernelEval.T * np.multiply(labelSV,alphas[svInd]) + b #根据支持向量的点，计算超平面，返回预测结果 if np.sign(predict) != np.sign(labelArr[i]): errorCount += 1 #返回数组中各元素的正负符号，用1和-1表示，并统计错误个数 print("测试集错误率: %.2f%%" % ((float(errorCount)/m)*100)) #打印错误率 def showDataSet(dataMat, labelMat): """ 数据可视化 Parameters: dataMat - 数据矩阵 labelMat - 数据标签 Returns: 无 """ data_plus = [] #正样本 data_minus = [] #负样本 for i in range(len(dataMat)): if labelMat[i] > 0: data_plus.append(dataMat[i]) else: data_minus.append(dataMat[i]) data_plus_np = np.array(data_plus) #转换为numpy矩阵 data_minus_np = np.array(data_minus) #转换为numpy矩阵 plt.scatter(np.transpose(data_plus_np)[0], np.transpose(data_plus_np)[1]) #正样本散点图 plt.scatter(np.transpose(data_minus_np)[0], np.transpose(data_minus_np)[1]) #负样本散点图 plt.show() if __name__ == &#39;__main__&#39;: ########## #请输入你的测试代码 ##########输入代码，测试加入核函数后SMO算法。使输出结果为全样本遍历:第0次迭代 样本:0, alpha优化次数:1 全样本遍历:第0次迭代 样本:1, alpha优化次数:2 全样本遍历:第0次迭代 样本:2, alpha优化次数:3 全样本遍历:第0次迭代 样本:3, alpha优化次数:4 全样本遍历:第0次迭代 样本:4, alpha优化次数:4 全样本遍历:第0次迭代 样本:5, alpha优化次数:5 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:6, alpha优化次数:5 全样本遍历:第0次迭代 样本:7, alpha优化次数:5 全样本遍历:第0次迭代 样本:8, alpha优化次数:5 全样本遍历:第0次迭代 样本:9, alpha优化次数:5 全样本遍历:第0次迭代 样本:10, alpha优化次数:6 全样本遍历:第0次迭代 样本:11, alpha优化次数:6 全样本遍历:第0次迭代 样本:12, alpha优化次数:6 全样本遍历:第0次迭代 样本:13, alpha优化次数:7 全样本遍历:第0次迭代 样本:14, alpha优化次数:8 全样本遍历:第0次迭代 样本:15, alpha优化次数:9 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:16, alpha优化次数:9 全样本遍历:第0次迭代 样本:17, alpha优化次数:9 全样本遍历:第0次迭代 样本:18, alpha优化次数:10 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:19, alpha优化次数:10 全样本遍历:第0次迭代 样本:20, alpha优化次数:10 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:21, alpha优化次数:10 全样本遍历:第0次迭代 样本:22, alpha优化次数:10 全样本遍历:第0次迭代 样本:23, alpha优化次数:11 全样本遍历:第0次迭代 样本:24, alpha优化次数:11 全样本遍历:第0次迭代 样本:25, alpha优化次数:11 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:26, alpha优化次数:11 全样本遍历:第0次迭代 样本:27, alpha优化次数:12 全样本遍历:第0次迭代 样本:28, alpha优化次数:13 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:29, alpha优化次数:13 全样本遍历:第0次迭代 样本:30, alpha优化次数:14 全样本遍历:第0次迭代 样本:31, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:32, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:33, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:34, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:35, alpha优化次数:15 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:36, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:37, alpha优化次数:15 alpha_j变化太小 全样本遍历:第0次迭代 样本:38, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:39, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:40, alpha优化次数:15 全样本遍历:第0次迭代 样本:41, alpha优化次数:16 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:42, alpha优化次数:16 全样本遍历:第0次迭代 样本:43, alpha优化次数:16 全样本遍历:第0次迭代 样本:44, alpha优化次数:16 全样本遍历:第0次迭代 样本:45, alpha优化次数:17 全样本遍历:第0次迭代 样本:46, alpha优化次数:17 全样本遍历:第0次迭代 样本:47, alpha优化次数:17 全样本遍历:第0次迭代 样本:48, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:49, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:50, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:51, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:52, alpha优化次数:18 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:53, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:54, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:55, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:56, alpha优化次数:18 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:57, alpha优化次数:18 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:58, alpha优化次数:18 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:59, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:60, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:61, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:62, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:63, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:64, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:65, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:66, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:67, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:68, alpha优化次数:18 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:69, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:70, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:71, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:72, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:73, alpha优化次数:18 全样本遍历:第0次迭代 样本:74, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:75, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:76, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:77, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:78, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:79, alpha优化次数:19 全样本遍历:第0次迭代 样本:80, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:81, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:82, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:83, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:84, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:85, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:86, alpha优化次数:20 全样本遍历:第0次迭代 样本:87, alpha优化次数:21 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:88, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:89, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:90, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:91, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:92, alpha优化次数:21 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:93, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:94, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:95, alpha优化次数:21 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:96, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:97, alpha优化次数:21 全样本遍历:第0次迭代 样本:98, alpha优化次数:21 L==H 全样本遍历:第0次迭代 样本:99, alpha优化次数:21 迭代次数: 1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 非边界遍历:第1次迭代 样本:15, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:18, alpha优化次数:1 非边界遍历:第1次迭代 样本:21, alpha优化次数:1 非边界遍历:第1次迭代 样本:23, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:27, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:28, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:30, alpha优化次数:2 非边界遍历:第1次迭代 样本:31, alpha优化次数:3 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:41, alpha优化次数:3 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:42, alpha优化次数:3 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:45, alpha优化次数:3 非边界遍历:第1次迭代 样本:48, alpha优化次数:4 非边界遍历:第1次迭代 样本:74, alpha优化次数:5 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:80, alpha优化次数:5 alpha_j变化太小 非边界遍历:第1次迭代 样本:87, alpha优化次数:5 迭代次数: 2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 非边界遍历:第2次迭代 样本:23, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:27, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:28, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:30, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:41, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:42, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:45, alpha优化次数:1 非边界遍历:第2次迭代 样本:74, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第2次迭代 样本:80, alpha优化次数:2 非边界遍历:第2次迭代 样本:87, alpha优化次数:2 迭代次数: 3 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 非边界遍历:第3次迭代 样本:23, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:27, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:28, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:30, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:41, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:42, alpha优化次数:1 非边界遍历:第3次迭代 样本:45, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:74, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第3次迭代 样本:80, alpha优化次数:2 非边界遍历:第3次迭代 样本:87, alpha优化次数:2 迭代次数: 4 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 非边界遍历:第4次迭代 样本:23, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:27, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:28, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:30, alpha优化次数:1 非边界遍历:第4次迭代 样本:41, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:42, alpha优化次数:1 非边界遍历:第4次迭代 样本:45, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:58, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:74, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第4次迭代 样本:80, alpha优化次数:2 非边界遍历:第4次迭代 样本:87, alpha优化次数:2 迭代次数: 5 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 非边界遍历:第5次迭代 样本:23, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:27, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:28, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:30, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:41, alpha优化次数:1 非边界遍历:第5次迭代 样本:42, alpha优化次数:1 非边界遍历:第5次迭代 样本:45, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:58, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:74, alpha优化次数:2 alpha_j变化太小 非边界遍历:第5次迭代 样本:80, alpha优化次数:2 非边界遍历:第5次迭代 样本:87, alpha优化次数:2 迭代次数: 6 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:23, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:27, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:28, alpha优化次数:0 非边界遍历:第6次迭代 样本:30, alpha优化次数:1 非边界遍历:第6次迭代 样本:41, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:42, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:45, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:58, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:74, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:80, alpha优化次数:1 alpha_j变化太小 非边界遍历:第6次迭代 样本:87, alpha优化次数:1 迭代次数: 7 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:23, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:27, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:28, alpha优化次数:0 非边界遍历:第7次迭代 样本:41, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:42, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:45, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:58, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:74, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:80, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 非边界遍历:第7次迭代 样本:87, alpha优化次数:0 迭代次数: 8 全样本遍历:第8次迭代 样本:0, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:1, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:2, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:3, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:4, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:5, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:6, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:7, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:8, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:9, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:10, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:11, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:12, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:13, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:14, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:15, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:16, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:17, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:18, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:19, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:20, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:21, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:22, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:23, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:24, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:25, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:26, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:27, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:28, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:29, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:30, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:31, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:32, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:33, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:34, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:35, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:36, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:37, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:38, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:39, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:40, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:41, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:42, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:43, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:44, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:45, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:46, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:47, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:48, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:49, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:50, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:51, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:52, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:53, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:54, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:55, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:56, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:57, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:58, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:59, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:60, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:61, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:62, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:63, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:64, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:65, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:66, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:67, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:68, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:69, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:70, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:71, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:72, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:73, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:74, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:75, alpha优化次数:0 L==H 全样本遍历:第8次迭代 样本:76, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:77, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:78, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:79, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:80, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:81, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:82, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:83, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:84, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:85, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:86, alpha优化次数:0 alpha_j变化太小 全样本遍历:第8次迭代 样本:87, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:88, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:89, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:90, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:91, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:92, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:93, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:94, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:95, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:96, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:97, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:98, alpha优化次数:0 全样本遍历:第8次迭代 样本:99, alpha优化次数:0 迭代次数: 9 支持向量个数:18 训练集错误率: 0.00% 测试集错误率: 5.00%
05-14
<think>嗯，用户想了解SMO算法使用高斯核函数后的迭代过程、支持向量个数以及训练集和测试集的错误率。首先，我需要回顾SMO算法和高斯核的基本概念，然后思考如何将这些结合起来分析。 首先，SMO算法是用于训练支持向量机的高效方法，通过分解大问题为小问题来处理。加入核函数，特别是高斯核，会让数据映射到高维空间，从而处理非线性可分的情况。高斯核的参数σ会影响模型的复杂度，σ过小可能导致过拟合，过大可能欠拟合。 接下来，迭代过程方面，SMO每次选两个拉格朗日乘子进行优化。使用高斯核后，计算核矩阵会更耗时，因为每个样本间的距离都需要计算。每次迭代中，需要更新误差缓存，并重新计算两个乘子的最优解。这时候，核函数的计算量可能会影响迭代次数，因为每次内积计算被替换为核函数，计算复杂度增加，可能导致收敛所需的迭代次数变化。 支持向量的个数通常与惩罚参数C和核参数有关。高斯核的σ小的话，模型可能更复杂，支持向量可能更多；而较大的σ会让模型更平滑，支持向量减少。但需要具体实验数据来验证这一点。同时，惩罚参数C的大小也会影响支持向量数量，C大时对误分类的惩罚大，可能支持向量更多。 错误率方面，训练集错误率低可能意味着过拟合，测试集错误率高则可能模型泛化能力差。需要调整C和σ来平衡。比如，使用交叉验证选择最佳参数，观察训练和测试错误率的变化。此外，错误率还和数据集的分布、噪声有关，可能需要多次实验取平均值。 另外，用户提到了引用中的内容，特别是核技巧和Gram矩阵。高斯核的有效性需要Gram矩阵半正定，这一点通常高斯核满足。在实现时，计算Gram矩阵可能会成为瓶颈，尤其是大数据集下，内存和计算时间都需要考虑。 可能的实现步骤：先准备数据集，比如使用合成数据或标准数据集（如Iris、MNIST）。实现SMO算法，加入高斯核的计算部分。在每次迭代中，记录乘子的变化情况，统计支持向量数目。训练完成后，用训练好的模型在训练集和测试集上计算错误率。可能需要多次调整参数，观察结果变化。 用户可能需要具体的代码示例，但根据问题描述，用户更关注分析结果而非代码。不过提供伪代码或关键步骤说明可能有帮助。此外，需要注意核函数参数对结果的影响，比如σ和C的选择，如何通过网格搜索寻找最优参数组合。 最后，错误率分析时，需要确保数据集的划分方式，比如留出法或交叉验证，以避免偏差。同时，支持向量的个数也可以反映模型的复杂度，结合错误率可以判断模型是否过拟合或欠拟合。</think>### SMO算法使用高斯核函数的分析步骤 #### 一、高斯核函数的数学表达 $$K(x_i,x_j) = \exp\left(-\frac{\|x_i - x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)$$ 其中$\sigma$控制数据映射到高维空间的分布特性[^4] #### 二、迭代过程特征 1. **核矩阵预计算**：训练前需构建$m×m$的Gram矩阵，存储所有样本对的高斯核计算结果[^4] $$G_{ij} = K(x_i,x_j)$$ 2. **双变量优化**：每次迭代选取违反KKT条件最严重的$\alpha_i,\alpha_j$进行优化 ```python # 伪代码示例 while iterations < max_iter: i = select_violating_alpha() j = select_second_alpha(i) eta = 2*K(i,j) - K(i,i) - K(j,j) # 二阶导数 if eta >= 0: continue alpha_j_new = alpha_j_old - y_j*(E_i - E_j)/eta # E为预测误差 alpha_j_new = clip(alpha_j_new, L, H) # 边界约束 update_alpha_pair() update_error_cache() ``` 3. **误差计算变化**：预测误差$E_i = f(x_i) - y_i$的计算需通过核展开 $$f(x) = \sum_{k=1}^m \alpha_k y_k K(x_k,x) + b$$[^2] #### 三、支持向量分析 | 参数组合 | 支持向量数占比 | 决策边界特性 | |---------|---------------|-------------| | 小σ + 大C | 40%-60% | 高度非线性 | | 大σ + 小C | 10%-30% | 平滑边界 | | 中等参数 | 20%-40% | 平衡状态 | **形成机制**：支持向量对应$\alpha_i > 0$的样本，高斯核通过局部相似性度量决定支持向量的辐射范围[^3] #### 四、错误率分析框架 1. **参数敏感性实验**： ```python for σ in [0.1, 1, 10]: for C in [0.1, 1, 10]: train_svm_with_cross_validation() record_error_rates() ``` 2. **典型结果模式**： - **训练错误率**：随σ减小而降低（可能趋近0%） - **测试错误率**：呈现U型曲线，存在最优σ值 - **过拟合标识**：训练错误率<<测试错误率（差距>15%） 3. **误差分解公式**： $$E_{test} = E_{bias} + E_{variance} + E_{noise}$$ 高斯核主要影响方差项$E_{variance}$，σ越小方差项越大 #### 五、性能优化建议 1. **核缓存策略**：对频繁访问的核计算结果进行缓存 2. **自适应σ调整**：在迭代过程中动态收缩核宽度 $$\sigma_t = \sigma_0/\sqrt{1 + \gamma t}$$[^4] 3. **错误率监控**：实时跟踪验证集错误率，实现早停
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值