该smo算法实现了两种smo算法，一种是简单的smo算法，即对a1的选择是随机的，一种是启发式smo算法，即对a1的选择是启发式选择，由于第一种是随机选择故其结果具有一定的随机性，而第二种是启发式，就很好的解决了随机问题，且适合于大量数据

实现了SVM的简单SMO算法，写了拓展函数方便大家改成带核函数形式的SMO，提供了三个数据集（都是txt文件，一个线性可分，两个线性不可分），代码只针对线性可分情况，大家可以按照自己的需要再扩展，具体内容详见我的博客https://blog.csdn.net/Fox_Alex/article/details/105113554关于SVM的两部分，希望和大家一起交流一起学习~

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

哈工大模式识别SVM讲义，哈工大模式识别研究生课程资源数针对a的最大化,同吋考虑(7)式的约束,得到原始问题的对儁优化问题: 对偶优化问题 max(a)=2a1-2∑2xx (8) 约束 ≥0,i=1 22 原始优化问题和对偶优化问题都是典型的线性不等式约朿条件下的二次优化问题,求解 两者中的任何一个都是等价的。但SVM算法一般求解的是对偶问题,因为它有如下两个特 l、对偶问题不直接优化权值矢量w,因此与样本的特征维数d无关,只与样本的数量 n有关。当样本的特征维数很高时,对偶问题更谷易求解 2