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機器學習二一:SMO算法
時間 2020-12-30
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AI 菌 在SVM的前兩篇裏,我們優化的目標函數最終都是一個關於α向量的函數。 而怎麼極小化這個函數,求出對應的α向量,進而求出分離超平面我們沒有講。 本篇就對優化這個關於α向量的函數的SMO算法做一個總結。 1. 回顧SVM優化目標函數 我們首先回顧下我們的優化目標函數: 我們的解要滿足的KKT條件的對偶互補條件爲: 根據這個KKT條件的對偶互補條件,我們有: 由於 ,我們令 則有: SMO
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