Python代码:梯度下降法/SMO算法实现支持向量机分类 现继续尝试编程实现支持向量机回归(Support vector machine regression)算法,使用Numpy进行矩阵运算。程序代码附于本文最后,也可直接从Github下载更完整的代码: chenhongkai/Freehand-Machine-Learning (github.com)githu
代码结构： 支持向量机回归.py：主程序，负责调用核函数和优化算法，实现SVR的训练和预测。 核函数.py：定义不同的核函数，用于计算样本之间的相似度。 梯度下降.py：实现梯度下降法用于SVR。结论： 在实现SVR时，SMO算法因其高效性和收敛性而更为常用。 梯度下降法虽然理论上可以用于SVR，但由于其复杂...
1、对问题的简单求解 其实上一章中的结果,已经是一个可求解的问题了,因为现在的目标函数是二次的,约束条件是线性的,所以它是一个凸二次规划问题,只要通过现成的QP包就能解决这个二次规划问题。 2、求解方式转换 由于这个结构具有特殊性,所以可以通过拉格朗日的对偶性( Lagrange Duality),将原问题转到对偶问题进行优...