SVM再次总结 - 5 - SMO
2016-07-19 14:37
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说明:此篇是作者对“SVM”的第二次总结,因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解,所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复,如果你看的有些吃力,那建议你看下我的第一次总结:
http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51261397
![](http://img.blog.csdn.net/20160719143710681)
而且在“SVM再次总结 - 2 - 线性可分支持向量机”总结中也给了个求α例子,但实际运用中不可能手算啊,于是就需要个求α的算法,也就是SMO。
其思想如下:
因为一共有n个α:α1,α2, ...,αn,于是就在某一次选择两个αi和αj进行优化,优化时其他的因子当成常数,优化完再选俩,如此循环。
剩下的内容在我第一次的总结中已经详细写出,这里就不再重复,仅贴下关键图。
![](http://img.blog.csdn.net/20160719143714738)
![](http://img.blog.csdn.net/20160719143717728)
说明:此篇是作者对“SVM”的第二次总结,因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解,所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复,如果你看的有些吃力,那建议你看下我的第一次总结:
http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51261397
SMO(序列最小最优化)
现在已经知道了,对于线性可分支持向量机,最后我们要根据下面的公式求 α而且在“SVM再次总结 - 2 - 线性可分支持向量机”总结中也给了个求α例子,但实际运用中不可能手算啊,于是就需要个求α的算法,也就是SMO。
其思想如下:
因为一共有n个α:α1,α2, ...,αn,于是就在某一次选择两个αi和αj进行优化,优化时其他的因子当成常数,优化完再选俩,如此循环。
剩下的内容在我第一次的总结中已经详细写出,这里就不再重复,仅贴下关键图。
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