SVM -支持向量机原理详解与实践之五
【摘要】
SVM -支持向量机原理详解与实践之四
SVM原理分析
SMO算法分析
SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法,特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前,首先要了解坐标上升法。
坐标上升法(Coordin...
SVM -支持向量机原理详解与实践之四
SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法,特使对线性SVM和稀疏数据性能更优。在正式介绍SMO算法之前,首先要了解坐标上升法。
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坐标上升法(Coordinate ascent)
坐标上升法(Coordinate Ascent)简单点说就是它每次通过更新函数中的一维,通过多次的迭代以达到优化函数的目的。
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坐标上升法原理讲解
为了更加通用的表示算法的求解过程,我们将算法表示成:
(3.13-1) |
坐标上升法的算法为:
这个算法中最为关键的地方就是内循环对于
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