支持向量机序贯最小优化算法推导的改进
지지향량궤서관최소우화산법추도적개진
A Simple Deduction for SMO Algorithm of Support Vector Machines
  • 万方数据
    电脑知识与技术 전뇌지식여기술
    COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
    2009年 17期 4522-4524 ,共3页

    谢树新

    사수신

    支持向量机(SVM)%序贯最小优化算法(SMO)%二次规划%差分算子 支持嚮量機(SVM)%序貫最小優化算法(SMO)%二次規劃%差分算子
    지지향량궤(SVM)%서관최소우화산법(SMO)%이차규화%차분산자
    已有文献中的支持向量机SMO算法推导过程计算复杂,该文给出一个简洁椎导.整个推导过程没有复杂的计算,除了误差函教外,不需引入其它中间变量.
    이유문헌중적지지향량궤SMO산법추도과정계산복잡,해문급출일개간길추도.정개추도과정몰유복잡적계산,제료오차함교외,불수인입기타중간변량.
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