Unbiased SVM的预测函数为f(x) = sum_i yi*ai*kernel(x, xi),对偶优化问题形式为 min Q(a) = 0.5*a’*A*a – 1′*a s.t. 0<=a<=C. 没有了等式约束,每次迭代时,可选择一个拉格朗日乘子ai进行优化,选择的变量使得代价函数Q(a)下降最快。下面是求解USVM的SMO型算法的C++代码。其中n表...[阅读全文]
关键字: 数据挖掘, 精品收录↧
Unbiased SVM的预测函数为f(x) = sum_i yi*ai*kernel(x, xi),对偶优化问题形式为 min Q(a) = 0.5*a’*A*a – 1′*a s.t. 0<=a<=C. 没有了等式约束,每次迭代时,可选择一个拉格朗日乘子ai进行优化,选择的变量使得代价函数Q(a)下降最快。下面是求解USVM的SMO型算法的C++代码。其中n表...[阅读全文]
关键字: 数据挖掘, 精品收录