支持向量机(SVM)的序贯最小优化(SMO)算法 包结构 src |—— libsvm 林智仁教授的Libsvm核心源码 |—— MySMO 通过看支持向量机导论实现的SMO算法，只实现了高斯核 |—— smo1 参考国外的例子 |—— smo2 参考国外的例子

smo优化优化matlab代码SMO 社交拟态优化算法及工程应用 社会拟态优化算法和工程应用的示例 Matlab 代码（0.1 版） 您只需要在 Costfunc.m 中引入要最小化的函数。 然后输入 SMO 参数和问题参数（第 28 至 40 行）。 请在您的研究论文中参考以下期刊文章：Saeed Balochian、Hossein Baloochian，Social Mimic Optimization Algorithm and Engineering Applications，Expert Systems with Applications，2019，ISSN 0957-4174。 ()。 社会模仿优化算法及工程应用 MATLAB 代码示例（0.1 版） 优化社会模仿和工程应用的算法，将成本函数写入文件（Costfunc.m）中，仅供使用。 然后输入算法参数如人口数和问题参数如变量数和取值范围（第28至40行） 请在您的研究文章中参考以下期刊文章：()。

smo算法优化matlab代码从头开始支持向量机 该存储库包含用于在 MATLAB 中训练内核化 SVM（具有多类扩展）的代码，并且特别不依赖于任何优化库（例如用于二次编程）。 SVM 使用两种优化方法实现： 顺序最小优化 (SMO)。 具有可行起点的对数障碍（内点法）。 这两种优化方法都优化了 SVMS 的双目标公式，因此实现很容易内核化。 我们探索高斯核和多项式核。 我们在 MATLAB 客户端中直接可用的历史信用评级数据集上测试实现。 主要关注点是数值优化，因此我们主要分析算法的性能。 实现在./src 中可用，实验显示在experiments.mlx 和multiclass_experiments.mlx 文件中。 project.pdf 中提供了一篇文章（包括 SVM 目标的推导、算法描述和性能分析）。 我发现一些有用的资源： 道具.pdf Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004)。 凸优化

资源主要提供了smo算法的框架，包括中英文，以及smo算法源代码

smo的matlab代码支持向量机 使用序列最小优化 (SMO) 算法进行训练的支持向量机的简单实现。 支持的python版本： Python 2.7 Python 3.4 Python包依赖 麻木 () 文档 设置模型（以下参数为默认值） from SVM import SVM model = SVM ( max_iter = 10000 , kernel_type = 'linear' , C = 1.0 , epsilon = 0.001 ) 训练模型 model . fit ( X , y ) 预测新的观察结果 y_hat = model . predict ( X_test )

结合《统计学习方法》以及一些资料，写出自己对SVM算法的理解，并且用Python+Numpy实现了SMO算法

这个是SMO算法的完整实现的java代码

newyork.osm.pbf

顺序最小优化（SMO）算法是现今求解支持向量机（SVM）的最优秀算法之一，其效率直接影响到SVM的训练效率。为提高SVM的训练效率，提出了一种间隔值辅助的SMO改进算法。通过一定量的经验性实验，统计总结出了间隔值随迭代次数变化的规律，即该变化呈铰链函数形态，起始阶段下降很快，经过一小段缓慢变化期后进入间隔值几乎无变化的水平区域。由此，提出并实现了SMO改进算法，通过跟踪间隔值随迭代次数的变化率，待越过拐点一小段时间后终止算法以缩短SVM训练时间。对比实验以及k分类的交叉验证（k-CV）证明，改进后的SMO算法在保持原有算法的模型预测能力的基础上，能够产生至少45%的效率提升。

在序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法训练过程中，采用标准的KKT（Karush-Kuhn- Tucker）条件作为停机准则会导致训练后期速度下降。由最优化理论可知，当对偶间隙为零时，凸二次优化问题同样可以取得全局最优解。因此本文将对偶间隙与标准KKT条件同时作为SMO算法的停机准则，从而提出了改进停机准则的SMO算法。在保证训练精度的情况下，提高了SMO算法的训练速度。通过对一维和二维函数的两个仿真实验，验证了改进SMO算法的有效性。