🐟 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 旧a2的取值、误差缓存(3个,其中1个含新a2...
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...
SMO的全写是Sequential Minimal Optimization,翻译过来是序列最小优化算法。算法的核心思想是由于我们需要寻找的是一系列的α值使得(1)取极值,但问题是这一系列的值我们很难同时优化。所以SMO算法想出了一个非常天才的办法,把这一系列的α中的两个看成是变量,其它的全部固定看成是常数。 这里有一个问题是为什么我们...
神奇的SMO算法到底是如何进行的? 2. SMO算法 其中(xi,yi)表示训练样本数据,xi 为样本特征,yi∈{−1,1}为样本标签,C 为惩罚系数由自己设定。上述问题是要求解 N 个参数(α1,α2,α3,...,αN),其他参数均为已知 把原始求解 N 个参数二次规划问题分解成很多个子二次规划问题分别求解,每个子问题只需要...
🌟 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...
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况,其解决办法是映射到高维。映射到高维是可以解决,但是计算要复杂了,所以我们又用核函数简化计算。这是第五话的内容。但是,看看下面这个例子,你建...
SMO是Microsoft Research的John C. Platt在《Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》一文中提出的,其基本思想是将Vapnik在1982年提出的Chunking方法推到极致,即:通过将原问题分解为一系列小规模凸二次规划问题而获得原问题解的方法,每次迭代只优化由2个点组成的工作集,...
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...
支持向量机(SVM)(五)-- SMO算法详解 一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理: SVM使用一种非线性映射,把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上,搜索最佳分离超平面,两个类的数据总可以被超平面分开。 2、问题的提出: 3、如何选取最优的划分直线f(x)呢?