目录 SMO序列最小最优化算法变量更新更新变量的选取 b b b和误差 E i E_i Ei的计算 SMO序列最小最优化算法
SMO算法实际上用于SVM对偶问题求解中 α ∗ \boldsymbol{\alpha^*} α∗的确定。根据之前的推导,当求得 α ∗ \boldsymbol{\alpha^*} α∗使得对偶问题取…
前言
SVM算法中目标函数最终是一个关于 a a a向量的函数。本文将通过SMO算法来极小化这个函数。
SMO算法
首先我们再写一下带核函数的优化目标: m i n ⏟ a 1 2 ∑ i 1 m ∑ j 1 m a i a j y i y j K ( x i , x j ) − ∑ i 1 m a i s . t ∑ i 1 m a i 0 …
SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Mac…
SMO 算法流程
python代码见github
问题简介
SMO(Sequential Minimal Optimization)用于解决支持向量机中的对偶问题的最优化求解过程,该问题为: m a x α ∑ i 1 N α i − 1 2 ∑ i 1 N ∑ j 1 N y i y j α i α j K i j max_{\boldsymbol{\alp…
JKI State Machine是一款易于使用且功能强大的状态机模板,可以作为界面或者仪器工作流程的基础框架,但是他不能处理复杂系统的多任务并发机制,因为他是只能处理单个进程。 随之,JKI推出了基于面向对象封装的SMO框架,是…