第三部分：SMO算法的个人理解 接下来的这部分我觉得是最难理解的？而且计算也是最难得，就是SMO算法。SMO算法就是帮助我们求解：s.t. 这个优化问题的。虽然这个优化问题只剩下了α这一个变量，但是别忘了α是一个向量，有m个αi等着我们去优化，所以还是很麻烦，所以大神提出了SMO算法来解决这个优化问题。关于SMO最好的资料还是论文《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi...
SMO算法论文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/sequential-minimal-optimization-a-fast-algorithm-for-training-support-vector-machines/在SVC中，假设划分超平面f(x)为： 我们的目标为找到一个这样的超平面f(x)：对于正例y=1，有wtx+b>=1；对于反例y=-1，有wtx+b<=-1。并使得间隔最大化。其中，wtx+b=1或-1的样本为支持向量。间隔定义为： 目标为最大化间隔，即最小化：minw,b ||w||2/2。条件为yi(w...
完整版SMO算法与简单的SMO算法：实现alpha的更改和代数运算的优化环节一模一样，唯一的不同就是选择alpha的方式。完整版应用了一些能够提速的方法。同样使用Jupyter实现，后面不在赘述参考地址：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/6.SVM/svm-complete_Non-Kernel.py1. 加载数据（与SMO相同）from numpy import * import matplotlib.pyplot as pltdef loadDataSet(fileName):"""loadDataSet（对文件...
转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题： 需要满足的KKT条件： 也就是说找到一组αi可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解。所以我们的优化目标是找到一组最优的αi*。一...
转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题： 需要满足的KKT条件： 也就是说找到一组αi可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解。所以我们的优化目标是找到一组最优的αi*。一...
支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(一) 线性支持向量机支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数支持向量机原理(四)SMO算法原理支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于αα向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的αα向量，进而求出分离超平面我们没有讲。本篇就对优化这个关于αα向量的...