Python实现序列最小优化算法SMO--简单高效的支持向量机学习算法

Python实现序列最小优化算法SMO–简单高效的支持向量机学习算法

支持向量机（SVM）是一种强大的在分类和回归中应用的机器学习算法。其中序列最小优化（SMO）算法是SVM学习算法的一种重要实现方式。本文将通过Python代码实现SMO算法，帮助大家深入了解SMO算法的工作原理以及如何使用Python进行实现。

首先，我们需要明确SMO算法的目标：通过求解二次规划问题，得到SVM模型中的权重向量w和偏置值b。而SMO算法的核心思路是将原始的二次规划问题拆分成多个子问题，针对每个子问题分别进行求解并最终组合得到全局最优解。

接下来，我们将通过Python代码实现SMO算法。首先，我们需要引入必要的库：

import numpy as np
import random

接着，我们定义一个基于SMO算法的SVM类：

class SVM:
def init(self, C, kernel, tol=0.001, max_iter=100):
self.C = C
self.kernel = kernel
self.tol = tol
self.max_iter = max_iter
self.alpha = None
self.w = None
self.b = None