机器学习二一：SMO算法
AI 菌 在SVM的前两篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于α向量的函数。 而怎么极小化这个函数，求出对应的α向量，进而求出分离超平面我们没有讲。 本篇就对优化这个关于α向量的函数的SMO算法做一个总结。 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们的优化目标函数： 我们的解要满足的KKT条件的对偶互补条件为： 根据这个KKT条件的对偶互补条件，我们有： 由于 ,我们令 则有： SMO
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