SMO（序列最小优化）——SVM

SMO例子: 1 from numpy import * 2 import matplotlib 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 def loadDataSet(fileName): 6 dataMat = []; labelMat = [] 7 fr = open(fileName) 8 for line in fr.readlines(): 9 lineArr = line.strip().split(',') 10 dataMat.append(

在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=

原文地址:http://www.2cto.com/kf/200908/40970.html vc通过设置参数来自定义编译方式.主要用到的技巧有: 一,使用release版而不用debug版编译 使用debug版编译会生成许多垃圾信息.我们先使用默认的设置进行一下编译.可以看到编译后生成的文件有152k之巨.使用release版编译具体方法是:在"build(编译)--->Configuration(配置)"中将"Win32 debug"移去,然后再次编译可以发

由于网上有讲得非常详细的博文,所以这一节就不自己写了,写也写不到别人那么好和透彻. jerrylead支持向量机系列: 支持向量机(一):http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html 支持向量机(二):http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html 支持向量机(三):http://www.cnblogs.com/jerrylead/

ref:    blog:http://zhihaozhang.github.io/2014/05/20/svm4/ <数据挖掘导论> 真正的大神是当采用的算法表现出不是非常好的性能的时候,懂得如何去更改算法的人. 本节课的三个内容: Kernels:核,用于构建非线性的分类器 Soft Margin:软间隔,减小噪声对分类的影响 SMO算法: 1:核 当我们遇到左边的数据,显然,通过一条线是无法讲两种类别分开,那么,为什么利用核技术就可以呢? a:属性变换 说的通俗一些,就是原来用变量一个变

也许更好的阅读体验 \(\mathcal{Description}\) 有一个长度为 \(n\)的自然数序列 \(a\),要求将这个序列分成至少 \(m\) 个连续子段 每个子段的价值为该子段的所有数的按位异或 要使所有子段的价值按位与的结果最大,输出这个最大值 \(T\)组询问 \(T\leq 10,n,m\leq 1000,a_i\leq 2^{30}\) \(\mathcal{Solution}\) 实际上数据范围可开大很多 我们贪心的一位一位的确定最终答案,即看当前考虑的位能否为\(1\

题目:http://codeforces.com/contest/1150/problem/D 老是想着枚举当前在给定字符串的哪个位置,以此来转移. 所以想对三个串分别建 trie 树,然后求出三个trie树上各选一个点的答案.那么从“在三个trie树的根,在给定字符串的0位置”开始扩展. 当然 TLE 了. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #

支持向量机(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(转) 此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法(英语:Sequential minimal optimization, SMO)是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法.SMO由微软研究院的约翰·普莱特(John Platt)发明于1998年,目前被广泛使用于SVM的训练过程中,并在通行的SVM库libsvm中得到实现. 1998年,SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动,因为先前可用的S