SMO演算法daidingdaiding

阿新 • • 發佈：2018-11-14

SMO演算法：Sequential Minimal Optimization序列最小優化。把所有整個的二次規劃的求解問題，轉換成一系列的只含每一次只含兩個訓練樣本的α優化問題，是因為st約束條件中對α的限制。每次拿出兩個α來計算求解。

SMO基本思想：通過觀察SVM的優化目標，可以發現其最終的目的是要計算出一組最優的alpha和常數項b的值。而SMO演算法的中心思想就是

第一步，每次選出兩個alpha進行優化(之所以是兩個，是因為alpha的約束條件決定了其與標籤乘積的累加等於0，因此必須一次同時優化兩個，否則就會破壞約束條件)，

第二步，然後固定其他的alpha值。重複此過程，直到達到某個終止條件程式退出並得到我們需要的優化結果。

SMO演算法：Sequential Minimal Optimization序列最小優化。把所有整個的二次規劃的求解問題，轉換成一系列的只含每一次只含兩個訓練樣本的α優化問題，是因為st約束條件中對α的限制。每次拿出兩個α來計算求解。 SMO基本思想：通過觀察SVM的優化目標，可以發現其最終

ML之SVM：利用Js語言設計SVM演算法(SMO演算法+線性核/高斯核) 輸出結果設計思路設計程式碼(部分程式碼) var doTest = function() { loadData();

演算法實現一：本文要結合SVM理論部分來看即筆者另一篇https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/83276714 二：有了理論部分下面就是直接程式碼啦，本文用四部分進行介紹：最簡版的SMO，改進版platt SMO，核函式，

作者：teeyohuang 本文系原創，供交流學習使用，轉載請註明出處，謝謝宣告：此係列博文根據斯坦福CS229課程，吳恩達主講所寫，為本人自學筆記，寫成部落格分享出來博文中部分圖片和公式都來源於CS229官方notes。

SMO演算法看了近3遍感覺還是有點朦朦朧朧，模模糊糊。所以索性，理解多少寫多少，避免遺忘。可能會有很多錯誤，歡迎指正。主要基於李航的《統計學習方法》 SMO(sequential minimal optimization)序列最小最優化演算法我們在討論支援向量機的學習問

SMO演算法是幹啥的首先要先搞明白一個基本的問題： SMO演算法是幹啥的？通過前面的介紹，我們現在掌握了線性不可分支援向量機。其形式為如下的凸二次規劃： m

首先感謝“劉建平pinard”的淵博知識以及文中詳細準確的推導！！！支援向量機原理SVM系列文章共分為5部分：（一）線性支援向量機（二）線性支援向量機的軟間隔最大化模型（三）線性不可分支援向量機與核函式（四）SMO演算法原理（五）線性支援迴歸

考慮以下優化問題目標函式是f(w)，下面是等式約束。通常解法是引入拉格朗日運算元，這裡使用來表示運算元，得到拉格朗日公式為 L是等式約束的個數。然後分別對w和求偏導，

SVM演算法計算到後面是一個帶約束條件的優化問題這裡的SMO(Sequential Minimal Optimization)序列最小化演算法就是一個二次規劃優化演算法，可以用來解決上面的問題。SMO演算法是由John C.Platt在1998年提出的。SMO演算法的目

支援向量機的理論支援在此不細說，可以參考李航的《統計學習》，還有西瓜書。簡化版SMO演算法處理小規模資料集 SMO演算法是一種啟發式演算法。此簡化版首先在資料集上遍歷每一個alpha，然後在剩下的alpha集合中隨機選擇另一個alpha，從而建立alpha

非線性問題在之前學了線性支援向量機，通過訓練集學習到分離超平面 w x +

在看李航編寫的《統計學習方法》一書中第128頁時，涉及到SMO演算法中第一個變數的選擇，然後作者指出選擇不滿足KKT條件的變數作為第一個變數，然後突然給出瞭如下三個KKT條件: αi=0⇔yig(xi)≥1(1) 0<αi<C⇔yig(xi)=1(

本文采用smo演算法計算svm 程式有點問題，開始才用的libsvm的程式碼，準備將其java程式碼寫成python的，後面發現用libsvm的資料格式老是出問題。就參考了機器學習實戰的程式碼。程式有很多要優化的地方 1）核函式要完善，這裡只寫了線性核函式。但是整個程

SMO演算法原理及實現支援向量機的學習問題本質上是求解凸二次規劃問題 SMO演算法序列最小最優化演算法就是求解該問題的代表性演算法 SMO演算法解決的凸二次規劃的對偶問題: mina12∑i=1N∑j=1NαiαjyiyjK(xi,xj)−∑i=1

經過前幾篇文章的學習，SVM的優化目標，SMO演算法的基本實現步驟，模型對應引數的選擇，我們已經都有了一定的理解，結合《機器學習實戰》，動手實踐一個基本的SVM支援向量機，來完成一個簡單的二分類任務。建立模型之前，首先看一下我們的資料，然後再用支援向量機實現分類：

支援向量機號稱機器學習中最好的演算法——存在最優解，而且一般問題都可以得解。但是演算法需要的儲存空間和計算複雜度較大，不大適合大資料量的運算，不過經過platt發明的SMO簡化運算後，效率可以提高很多。以下是筆者用Matlab語言寫的支援向量機兩分類問題的原始碼，因為在網路

CSDN−勿在浮沙築高臺本文力求簡化SMO的演算法思想，畢竟自己理解有限，無奈還是要拿一堆公式推來推去，但是靜下心看完本篇並隨手推導，你會迎刃而解的。推薦參看SMO原文中的虛擬碼。 1.SMO概念上一篇部落格已經詳細介紹了SVM原理，為了方便求解，把原

今天是**機器學習專題**第35篇文章，我們繼續SVM模型的原理，今天我們來講解的是SMO演算法。 ## 公式回顧在之前的文章當中我們對硬間隔以及軟間隔問題都進行了分析和公式推導，我們發現軟間隔和硬間隔的形式非常接近，只有少數幾個引數不同。所以我們著重來看看軟間隔的處理。通過拉格朗日乘子

SVM的學習演算法可以歸結為凸二次規劃問題。這樣的凸二次規劃問題具有全域性最優解，並且許多最優化演算法可以用來求解，但是當訓練樣本容量很大時，這些演算法往往變得非常低效，以致無法使用。論文《Sequential Minimal Optimization：A Fast Algori

SMO演算法主要是為優化SVM（支援向量機）的求解而產生的，SVM的公式基本上都可以推到如下這步： m a