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  • 支持向量机 代码解析与SMO算法
    1. 数据准备 使用的是sklearn包中的iris数据集。 # 取前100条数据，2类。 2. 创建SVM类 实现了两种核函数的方法，默认使用linear。 当核函数为线性核时，即可理解成。 3. SMO 算法 当所有参数都满足KKT条件的时候，此时的参数即为最优化参数的解。…
    • Q_o
    • 6年前
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    机器学习
  • 机器学习算法实践-SVM中的SMO算法
    前两篇关于SVM的文章分别总结了SVM基本原理和核函数以及软间隔原理，本文我们就针对前面推导出的SVM对偶问题的一种高效的优化方法-序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization, SMO)的原理进行总结并进行相应的Python实现。
    算法 后端 机器学习
  • 机器学习算法实践-支持向量机(SVM)算法原理
    前言关于SVM的算法实践我打算分成多个部分进行总结。本文为第一部分主要介绍SVM的原理以及相关算法的简单推导，其中包括SVM原理，最初表达式，标准形式以及对偶形式(二次规划问题)，形式变化过程中涉及到求解有约束优化问题的拉格朗日乘子法以及KKT条件等。…
    算法 后端 机器学习