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SMO算法推导和总结
马克
2023-01-13 00:05:06
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SMO算法推导和总结
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支持向量机
SMO
算法
总结
来说，
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是支持向量机在实际应用中的一种高效实现，它通过优化对偶问题中的拉格朗日乘子来寻找最优的分类超平面。
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SVM
推导
数学过程以及
SMO
算法
数学
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总结
以上，SVM的数学
推导
和
SMO
算法
的实现涉及线性代数、凸优化、以及数值计算等丰富的数学知识，是机器学习领域的重要
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之一。通过合理选择核函数和调节参数，SVM能够在许多不同的应用中表现出色。
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SMO
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的过程
推导
，超详细
推导
了
SMO
（序列最小最优化）
算法
中两个变量的解析解，偏置 b 如何取值，以及两个变量如何选取。
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通过避免使用复杂的数值优化方法，
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