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gangjiao 2006-10-16 02:39:05

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Seu_why 2006-10-16

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wshuangminlg 2006-10-16

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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...

今天是机器学习专题第35篇文章，我们继续SVM模型的原理，今天我们来讲解的是SMO算法。公式回顾在之前的文章当中我们对硬间隔以及软间隔问题都进行了分析和公式推导，我们发现软间隔和硬间隔的形式非常接近，只有少数几个参数不同。所以我们着重来看看软间隔的处理。通过拉格朗日乘子法以及对原问题的对偶问题进行求解，我们得到了二次规划：它应该满足的KTT条件如下：也就是说我们要在这些条件下去求解(1)式的极值，在这个约束的情况下，虽然我们已经把式子化简成了只有一种参数α\alphaα，但这个极值又应该怎么求

在前面几篇关于SVM的文章中，我们在计算过程中都有意无意地跳过了拉格朗日乘子的计算，SMO算法就是求解这些参数的具体方法。

SMO优化算法（Sequential minimal optimization） SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Tra

SMO优化算法（Sequential minimal optimization） SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Train

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