SMO算法 for SVM

最新推荐文章于 2025-04-23 10:06:22 发布

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本文探讨了统计学习方法中对偶问题的目标函数，并通过对比知乎上的讨论与李航书中内容，解释了两者间目标函数符号差异的原因。指出知乎链接中的极大化问题实际上对应于书中极小化问题。

https://www.zhihu.com/question/40546280?sort=created

这里的增大应当理解为统计学习方法一书中对偶问题目标函数的减小

因为链接中目标函数是求极大问题，跟李航书中差一个负号，求极小。

先留着，下一遍再仔细看吧。

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采用SMO优化算法训练SVM（实战篇）

GG_freedom

04-10

4664

算法笔记更新~ 引入 SVM（支持向量机），相信有一些机器学习基础的朋友对这个算法应该早已耳熟。SVM是现有的机器学习基础算法里较为能扛的一个。此篇文章偏向实战，对svm背后繁杂而又精致的数学知识不做展开叙述，在这一方面，笔者在学习时参考的是东大一位教授的知乎文章：零基础学习SVM，教授讲解的十分详细，引人入胜。层层递进的同时令人不禁感慨数学的美妙！如果你对svm最后的目标函数一无所知，同时又有兴趣探个究竟，强烈安利你移步上述链接。 SVM经过一番推导之后，得到的目标函数为: 对这个优化目标函数，解

SVM原理推导和SMO算法

m0_61679736的博客

01-14

868

第三次培训笔记一、svm原理推导 svm原理用来解决二分类问题，使离超平面最近的点到该平面的距离最大化。超平面是针对二分类问题，通过超平面将样本分为正类和负类，正类和负类的标签为yi,yi的取值只有+1和-1.取+1代表正类，取-1代表负类，这是一个判别模型。通过使两类中离超平面最近点最大化的方式来确定超平面并求出超平面。另一种理解最终导成一个有约束的一元二次方程，组求解时有限制，不是一个简单的一元二次方程组。引入拉格朗日乘子法。运用的思想：将有n个变量与k个约束条件的最优化问题转化为

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LIBSVM的SMO算法（update alpha）

qq229873466的博客

03-17

1271

LIBSVM的SMO算法（update alpha）

SMO算法最通俗易懂的解释

Machine Learning with Tutors

06-18

7万+

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。

Spark实现SVM模型

Totoro1745的博客

03-06

4481

关于SVM算法SVM，即Support Vector Machine（支持向量机），是一种使用线性分割平面的二元分类算法。其原理是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。如图

深入解析SMO算法及其在SVM中的应用

最新发布

weixin_36184718的博客

04-23

927

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。

python svm算法smo cifar_使用smo算法编写svm对CIFAR-10数据分类

weixin_39685130的博客

12-16

429

公式太难打了，弄成图片，可能不太美观，但知识没变味 3：实验内容3.1 提取hog特征本实验的核心在于设计svm算法，因此提取特征使用库函数实现，最主要代码如下from skimage import feature as ftft.hog(data[i],feature_vector=True,block_norm='L2-Hys',transform_sqrt=True)3.2 使用SVM...

复现SMO算法：理解SVM、SMO和高斯核【一、了解相关概念】

qq_22841387的博客

04-23

1115

通过上述分析，我们了解了SVM、SMO算法和高斯核的基本概念及其相互关系。选择LIBSVM中的一个合适的数据集确保选择的数据集适合SVM处理，且数据量大于1000条以满足任务要求。了解数据集的特点，如特征数、类别数，这将有助于后续的算法配置。理解SMO算法原理深入研究SMO算法的工作机制，特别是它如何分解问题和求解每个小的优化问题。参考一些核心论文或权威书籍，以获得更系统的理解。

SVM：通俗易懂的SMO算法

笔记小屋

05-11

1440

SMO算法首先我们再写一下带核函数的优化目标： min⏟a12∑i=1m∑j=1maiajyiyjK(xi,xj)−∑i=1mais.t∑i=1mai=00≤ai≤C \underbrace{min}_{a} \frac{1}{2}\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^m a_ia_jy_iy_jK(x_i,x_j)-\sum_{i=1}^ma_i\\ s.t \sum_{i=1}^ma_i=0\\ 0\le a_i \le C amin21i=1∑mj=1∑maiajyiyj

SMO.rar_smo算法_svm smo_svm smo_优化SVM

09-22

**SVM（支持向量机）与SMO算法详解** 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归问题中表现出色。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得...

svm.rar_Laplacian SVM_smo_smo算法_svm matlab两类_svm算法

09-24

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是...总之，"svm.rar"文件中可能包含的资源有助于理解并实践拉普拉斯SVM和SMO算法在Matlab中的应用。通过学习和掌握这些知识，可以增强在机器学习项目中处理分类问题的能力。

svm smo.zip_SMO SVM_SVM_matlab_smo_算法 svm

09-23

SMO算法是由John Platt提出的，用于解决SVM的对偶问题。在SVM的原始问题中，我们需要找到一个超平面，这个超平面由一组称为支持向量的数据点定义。这些支持向量是距离超平面最近的样本点，它们决定了分类的边界。在...

java实现基于SMO算法的SVM分类器

02-09

**Java实现基于SMO算法的SVM分类器** 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的监督学习模型，常用于二分类和多分类问题。SMO（Sequential Minimal Optimization）算法是解决SVM优化问题的有效...

向量的求导

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zhangdamengcsdn的博客

05-04

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向量或者矩阵对元素的求导很简单元素对想两矩阵求导依然简单行对列与列对行注意分母的对应行对行列对列矩阵对行向量以及列向量m*np对矩阵求导先将X看成行向量，再将Y看成列向量参考链接：http://files.cnblogs.com/files/leoleo/matrix_rules.pdf...

非线性支持向量机与核函数

zhangdamengcsdn的博客

05-16

3308

有些数据集，可能需要一个椭圆等非线性的超曲面才能把正负例分开，显然这不能用前两种方法了。那把数据集映射到一个更高维的特征空间（也即输入空间到特征空间的映射），可以将数据集变成线性分类问题也就可以用线性支持向量机来解决。这叫做核技巧。核技巧应用到支持向量机，其基本想法就是通过一个非线性变换将输入空间(欧氏空间Rn或离散集合)对应于一个特征空间(希尔伯特空间H)，使得在输入空间Rn中的超曲面模型对应于...

令人煎熬的SVM 线性可分支持向量机与硬间隔最大化

zhangdamengcsdn的博客

05-09

2874

此时此刻，还是带着问题写的博客····哇，怎么总结.先贴上一个博客地址 http://blog.pluskid.org/?p=632先说名字，线性可分，就是存在一个超平面，能把正例跟负例完全分隔开，那么这个数据集就是线性可分的。支持向量：离超平面越近的越难分是正例还是负例，要想加新的点以后预测更准确，就要使得样本点到超平面的最小距离l最大（距离越大越容易分类）而这个能得到最小距离l的样本...

线性支持向量机与软间隔最大化

zhangdamengcsdn的博客

05-15

2829

接着线性可分支持向量机。如果数据集不是线性可分的，（比如二维空间中，就是找不到一条直线能刚好把正负例分开，）忽略掉一些异常点，就可以用一个分离超平面把正负例给分开。因此也就不是硬间隔了，而是软间隔。引入了一个松弛变量，使得函数间隔加上松弛变量大于等于1.而线性可分支持向量机中的硬间隔，指的是函数间隔大于等于1当样本点正确分类的时候，几何间隔指的是样本点到分离超平面的距离松弛变量：为啥函数间隔是1？...

神经网络与感知机 ---西瓜书

zhangdamengcsdn的博客

05-17

2670

感知机是SVM和神经网络的基础。神经元f()函数理想中为阶跃函数，但实际中应用sigmoid函数感知机与神经元感知机（Perceptron）由两层神经元组成（输入层、输出层），输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（threshold logic unit）。输入层只接受输入而没有权重以及阈值，输出层的神经元有阈值，两层间连接有权重。把阈值当做是第n+1个...

逻辑回归/对数几率回归--西瓜书、统计学习总结

zhangdamengcsdn的博客

05-04

2657

广义模型可以解决分类任务。只需找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。一般采用单位阶跃函数，但是这个函数不连续，所以找一个可以近似替代的函数，这个函数就是对数几率函数。是一种sigmoid(s型)函数y视作x为正例的可能性，1-y就是负例的可能性 y/(1-y) 称为几率，反映了x作为正例的相对可能性取对数就是对数几率为什么就可以用最大似然法来估计w和b?...