SVM总结

最新推荐文章于 2021-10-06 15:31:14 发布

原创最新推荐文章于 2021-10-06 15:31:14 发布 · 315 阅读

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#SMO算法的伪代码
#创建一个alpha向量并将其初始化为0向量
#当迭代次数小于最大迭代次数时(w外循环)
    #对数据集中每个数据向量(内循环):
    #如果该数据向量可以被优化：
        #随机选择另外一个数据向量
        #同时优化这两个向量
        #如果两个向量都不能被优化，退出内循环
#如果所有向量都没有被优化，增加迭代次数，继续下一次循环

优先选择遍历非边界数据样本，因为非边界数据样本更有可能需要调整，边界数据样本常常不能得到进一步调整而留在边界上。由于大部分数据样本都很明显不可能是支持向量，因此对应的α乘子一旦取得零值就无需再调整。遍历非边界数据样本并选出他们当中违反KKT 条件为止。当某一次遍历发现没有非边界数据样本得到调整时，遍历所有数据样本，以检验是否整个集合都满足KKT条件。如果整个集合的检验中又有数据样本被进一步进化，则有必要再遍历非边界数据样本。这样，不停地在遍历所有数据样本和遍历非边界数据样本之间切换，直到整个样本集合都满足KKT条件为止。以上用KKT条件对数据样本所做的检验都以达到一定精度ε就可以停止为条件。如果要求十分精确的输出算法，则往往不能很快收敛。