smo函数c语言 用c语言编写sgn函数

SMO算法为什么要选两个变量

1、SMO之所以高效就是因为在固定其他参数后,对一个参数优化过程很高效。下面讨论具体方法:假设我们选取了初始值满足了问题中的约束条件。接下来,我们固定,这样W就是和的函数。

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2、每次启发式选择两个变量进行优化,不断循环,直到达到函数最优值。 整个SMO算法包括两部分,求解两个变量的 二次规划 问题和选择这两个变量的 启发式 方法。

3、其中有一个λ不满足KKT条件,则目标函数就会在迭代后减小,违背程度越大,变量更新后导致的目标函数值就越大。 所以SMO先选取违背KKT条件最大的变量,第二个变量选择使目标函数值见效最快的变量,使选取的两个变量对应样本之间的间隔最大。

4、重要的是,这时子问题可以通过解析方法求解,这样就可以大大提高整个算法的计算速度。子问题有两个变量,一个是违反KKT条件最严重的那一个,另一个由约束条件自动确定。

5、当采用SMO算法时,由于每次都需要挑选一对参数,因此时间复杂度 ,其中N为训练样本的数量; (2)当采用核技巧时,如果需要存储核矩阵,则空间复杂度为 。

6、不一定。可以选择多个工具变量,但会比较复杂,建议初学者以一个工具变量开始。

支持向量机

1、支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器 ,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括 核技巧 ,这使它成为实质上的非线性分类器。

2、支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式。支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。

3、支持向量机可以用于分类、回归与异常点检测,它有以下优势:对高维数据集十分有效。当pn时,依然有效。高效利用内存。不同的核函数与决策函数一一对应。

4、支持向量机是一种监督模式识别和机器学习方法,采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归,支持向量机通常简写作SVM。

5、支持向量机 ,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为 特征空间 上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

SVM算法原理

1、SVM算法中文翻译为支持向量机,它的英文全称是Support Vector Machine。之所以叫作支持向量机,是因为该算法最终训练出来的模型,由一些支持向量决定。所谓的支持向量,也就是能够决定最终模型的向量。

2、主要原理是克服SVM固有的缺点,结合其他算法的优势,解决多类问题的分类精度。如:与粗集理论结合,形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。

3、SVM是由模式识别中广义肖像算法(generalized portrait algorithm)发展而来的分类器,其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。

4、SVM的全称是Support Vector Machine,即支持向量机,主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题,属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。


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