支持向量机(SVM)的SMO算法实现

资 源 简 介

支持向量机(SVM)的SMO算法实现

详 情 说 明

支持向量机(SVM)作为一种强大的监督学习算法，在分类和回归任务中表现出色。而序列最小优化(SMO)算法则是高效求解SVM对偶问题的关键方法。

SMO算法的核心思想是通过将大规模二次规划问题分解为一系列最小规模的子问题来迭代求解。每次迭代只选择两个拉格朗日乘子进行优化，这使得算法在内存效率上具有显著优势。算法主要包含三个关键步骤：

启发式选择需要优化的乘子对 解析求解这两个乘子的最优解 更新模型参数和误差缓存

在实际实现中，SMO需要处理KKT条件的验证、误差容限的设置以及核函数的选择等细节问题。对于非线性可分情况，算法通过核技巧将数据映射到高维空间，同时引入松弛变量处理噪声数据。

该算法的MATLAB实现通常包含主循环控制、乘子选择策略、参数更新等模块，而配套的PDF文档会详细解释算法推导过程，Word文档则提供代码实现的说明和使用方法。理解SMO算法不仅能掌握SVM的实现原理，对理解其他机器学习优化方法也很有帮助。