Platt 的 SMO 算法_CDA答疑社区

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2018-12-05 阅读量: 809

Platt 的 SMO 算法

1996年， John Platt发布了一个称为SMO①的强大算法，用于训练SVM。 SMO表示序列最小优

化（Sequential Minimal Optimization）。 Platt的SMO算法是将大优化问题分解为多个小优化问题来

求解的。这些小优化问题往往很容易求解，并且对它们进行顺序求解的结果与将它们作为整体来

求解的结果是完全一致的。在结果完全相同的同时， SMO算法的求解时间短很多。

SMO算法的目标是求出一系列alpha和b，一旦求出了这些alpha，就很容易计算出权重向量w

并得到分隔超平面。

SMO算法的工作原理是：每次循环中选择两个alpha进行优化处理。一旦找到一对合适的

alpha，那么就增大其中一个同时减小另一个。这里所谓的“合适”就是指两个alpha必须要符合

一定的条件，条件之一就是这两个alpha必须要在间隔边界之外，而其第二个条件则是这两个alpha

还没有进行过区间化处理或者不在边界上。

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