[机器学习笔记] 什么是SMO算法？

最新推荐文章于 2025-04-23 10:06:22 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 序列最小最优化 机器学习
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序列最小最优化SMO（Sequential Minimal Optimization）算法，是最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。
SMO算法是由Microsoft Research的John C. Platt在1998年发表的一篇论文中提出。

先记下来，算法细节待补充。

smo 算法
makerjj的博客
03-02 420
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...
机器学习笔记——SMO算法参数alpha上下界
wang_zuel的博客
08-09 1283
机器学习笔记——支持向量机SMO算法参数上下界图片来源笔记$y_1$和$y_2$异号时$y_1$和$y_2$同号时关于max和min 图片来源 Fig图片来源：https://blog.youkuaiyun.com/guoziqing506/article/details/81155323 笔记 在SMO算法的解决过程中涉及到了两个参数的上下界问题，首先在解决优化问题中的约束条件如下： 其中yi=±1y...
SMO算法详解
05-10
SMO算法讲述，过程思路等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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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
深入解析SMO算法及其在SVM中的应用
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序列最小优化（SMO）算法是由John C. Platt在1998年提出的，用以高效地解决支持向量机（SVM）训练过程中的二次规划问题。SMO是第一个专为SVM训练设计的算法，由于其计算效率高，很快成为SVM应用中的主流训练方法。在此基础上，SMO算法也经过不断的改进与优化，以适应不同类型的数据集和处理更为复杂的问题。pudn.txt文件通常用于记录和指导SMO算法的具体实践操作。
SMO算法最通俗易懂的解释
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SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。
SMO算法
o0Helloworld0o的博客
08-10 803
SMO算法（Sequential minimal optimization）要解决的对偶问题 maxα −12∑i=1m∑j=1mαiαjy(i)y(j)⟨x(i),x(j)⟩+∑i=1mαimaxα −12∑i=1m∑j=1mαiαjy(i)y(j)⟨x(i),x(j)⟩+∑i=1mαi\begin{aligned}\max \limits_{\alpha} \ -\fra...
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03-03
机器学习&深度学习资料笔记&基本算法实现&资源整理.zip 0.不调库系列 No free lunch. 线性回归 - logistic回归 - 感知机 - SVM(SMO) - 神经网络 决策树 - Adaboost kNN - 朴素贝叶斯 EM - HMM - 条件随机场 kMeans ...
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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算法看了近3遍感觉还是有点朦朦胧胧，模模糊糊。 所以索性，理解多少写多少，避免遗忘。可能会有很多错误，欢迎指正。 主要基于李航的《统计学习方法》 SMO(sequential minimal optimization)序列最小最优化算法 我们在讨论支持向量机的学习问题时，可以将其转换成求解凸二次规划问题。实现支持向量机的学习是要找到这样的凸二次规划问题的全局最优解，SMO就是支持向量...
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