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教你實現SVM算法(二)
時間 2021-01-19
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一.SMO算法的原理 SMO算法和以往的一些SVM改進算法一樣,是把整個二次規劃問題分解爲很多較易處理的小問題,所不同的是,只有SMO算法把問題分解到可能達到的最小規模:每次優化只處理兩個樣本的優化問題,並且用解析的方法進行處理。我們將會看到,這種與衆不同的方法帶來了一系列不可比擬的優勢。 對SVM來說,一次至少要同時對兩個樣本進行優化(就是優化它們對應的Lagrange乘子),這是因爲等式約束的
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