机器学习算法总结之支持向量机（四）
在SVM的前三篇里，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： 2.SMO算法的基本思想 上面这个优化式子比较复
相关文章
- 1. 机器学习算法总结之支持向量机（二）
- 2. 机器学习算法总结之支持向量机（五）
- 3. 机器学习算法总结之支持向量机（三）
- 4. 机器学习算法总结之支持向量机（一）
- 5. 机器学习十大算法之四：SVM（支持向量机）
- 6. 机器学习总结（lecture 10）算法：支持向量机SVM
- 7. 机器学习【四】支持向量机
- 8. 机器学习之支持向量机
- 9. 机器学习之支持向量机（SVM）总结
- 10. 机器学习——支持向量机SVM学习总结
- 更多相关文章...
- • XML 总结 下一步学习什么呢？ - XML 教程
- • SQL 主机 - SQL 教程
- • 算法总结-回溯法
- • 漫谈MySQL的锁机制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
