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(共3篇)
对SVM多分类问题的一点说明
众所周知,最原始的支持向量机是针对二分类问题的。怎样将原始的支持向量机有效地扩展到多分类问题是在进行研究的问题。对于SVM多分类问题,目前主要有两种思路,一个是构造多个二分类器并组合起来解决多分类问题,另一个是在一个最优化问题中包含所有分类器的参数,一次性解出所有分类器。这种想法看似简单,但由于需...
多分类
svm
2020-10-18
1
560
Sequential Minimal Optimization论文笔记
我们知道,支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题,凸二次规划问题有全局最优解。这篇论文主要提出了一个高效实现支持向量机学习的算法:(sequential minimal optimization , SMO)算法。具体地,SMO算法要解决下面的凸二次规划的对偶问题: 论文比较长,这里只...
smo
svm
2020-10-17
2
460
序列最小最优化算法(SMO)的变量优化的第一个变量,你是怎么选择的呢?
作为svm算法的核心,smo算法是我们必须要吃透的。该算法的主要思想是:如果所有变量的解都满足最优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就是这个变量,因为KKT条件是这个最优化问题的充分必要条件。否则,选择两个变量,固定其他变量,针对这两个变量构建一个二次规划问题。这两个变量,一个是违反KKT条...
svm
smo
KKT
2020-10-12
1
554