支持向量机（四）----序列最小最优化算法SMO

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支持向量机（四）----序列最小最优化算法SMO

在支持向量机(二)和(三)中,我们均遗留了一个问题未解决,即如何求解原问题的对偶问题: 在支持向量机(二)中对偶问题为: 在支持向量机(三)中的对偶问题为: 对于上述两个对偶问题,我们在支持向量机(三)中分析C的作用时有分析过,当C特别大时,松弛因子ξ=0,故此时的线性支持向量机即为线性可分支持向量机,也就是说线性可分支持向量机可以看做是线性支持向量机的一种特殊情况,故在此处,我们以支持向量机(三)中的对偶问题为例,来分析利用SMO算法求解的过程,在上述对偶问题中,变量是拉格朗日乘子,一个变量α…

序列最小最优化算法（SMO）-SVM的求解（续）

在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=…

SMO序列最小最优化算法

SMO例子: 1 from numpy import * 2 import matplotlib 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 def loadDataSet(fileName): 6 dataMat = []; labelMat = [] 7 fr = open(fileName) 8 for line in fr.readlines(): 9 lineArr = line.strip().split(',') 10 dataMat.append(…

【机器学习】支持向量机（SVM）的优化算法——序列最小优化算法（SMO）概述

SMO算法是一一种启发式算法,它的基本思路是如果所有变量的解的条件都满足最优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就得到了.因为KKT条件是该优化问题的充分必要条件. 整个SMO算法包括两个部分: 1)求解两个便令的二次归化的解析方法 2)选择变量的启发式方法. SMO算法的特点是不断地讲原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题.并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止.这样通过启发式的方法得到原二次规划问题的最优解.因为子问题有解析解,所以每次求解子问题的解的速度都很…

Sequential Minimal Optimization（SMO，序列最小优化算法）初探

什么是SVM SVM是Support Vector Machine(支持向量机)的英文缩写,是上世纪九十年代兴起的一种机器学习算法,在目前神经网络大行其道的情况下依然保持着生命力.有人说现在是神经网络深度学习的时代了,AI从业者可以不用了解像SVM这样的古董了.姑且不说SVM是否真的已经没有前途了,仅仅是SVM在数学上优美的推导就值得后来者好好欣赏一番,这也是笔者迄今为止见过机器学习领域最优美的数学推导. 和大多数二分类算法一样,SVM算法也是致力于在正例和反例之间找出一个超平面来将它们区分开来…