1. SVM算法总结 2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数? 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些? linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + Csum(ei) 构造优化问题: 利用SMO算法 计算 α* 根据α* 计算w...
1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等。 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于SVM来看待的,核方法在很多其它算法...
1. 回顾 第2-4话中,我们介绍了如何去拟合一个SVM模型,第5话我们假设把这个SVM模型拟合好了,讨论如何去实现它,前几话的逻辑关系如下图所示: 看到上面的图,你已经明白,本集第六话要讲的,就是SVM模型的拟合过程——SMO序列最小优化算法。 2. 处理奇葩值 第五话中,我们说到,有一些无法用线性分类器分开的情...
Part2 SVM支持向量机(软间隔):SMO算法代码实现部分 Part1 SVM支持向量机(软间隔):SMO算法代码实现步骤(文字版) 下面是实现SMO(Sequential Minimal Optimization)算法的步骤概述,不涉及具体代码。这个概述将帮助您理解SMO算法的核心流程和关键步骤,从而更好地实现和应用该算法。 SMO算法概述 SMO算法是一种高效的用于训...
序列最小优化(Sequential Minimal Optimization, SMO)是一种高效的算法,用于训练支持向量机(SVM)。当引入核函数以处理非线性可分的数据时,SMO算法需要适当调整以支持核技巧。以下是实现带核函数的SMO算法的详细步骤,分为初始化、优化过程、核函数集成和收敛判定等几个部分。
🌟 SVM的SMO(Sequential Minimal Optimization)算法分为三个主要部分:支持函数、优化例程和外循环代码。以下是支持函数的详细介绍:🌈 数据结构创建: 通过Python类的初始化方法(构造函数)来创建数据结构。 重要值存储:包括8大金刚(重要参数)、特征数据、标签数据、C、toler、b、样本数m以及两个零矩阵(alphas和eCache...
🐟 SVM的核心是寻找几何间隔最大的超平面。 🐟 SMO算法通过寻找最优的alpha对来确定分割超平面。 🐟 对于非线性不可分情况,通过核函数将数据映射到高维空间,使其线性可分。👉 SMO算法流程 文本处理(略)→辅助函数→内层函数→外层函数→训练→测试 🌻 辅助函数 ...
1、SMO算法的原理 这一被称为“顺次最小优化”的算法和以往的一些SVM改进算法一样,是把整个二次规划问题分解为很多易于处理的小问题,所不同的是,只有SMO算法把问题分解到可能达到的最小规模:每 次优化只处理两个样本的优化问题,并且用解析的方法进行处理。我们将会看到,这种与众不同的方法带来了一系列不可比拟的...
SVM——(七)SMO(序列最小最优算法) 在说SMO (Sequential minimal optimization)之前,先介绍一种与之类似的算法,坐标上升(下降)算法. 1.Coordinate ascent 所谓坐标上升(下降)指的是同一个算法,只是若实际问题是求极大值则是上升,反之为下降。我们知道梯度下降算法在每次迭代过程中都是沿着梯度的(反)方向进行的;...
SMO (Sequential Minimal Optimization) 是一种用来训练SVM的优化算法。传统的SVM算法需要同时优化所有的模型参数,计算量较大。而SMO算法则是一种序列化的简化方法,每次只优化两个模型参数。 SMO算法的主要思想如下: 1.初始化模型参数:选择两个待优化的参数α1和α2 2.选择两个参数:基于一定的策略,选择两个不同的...