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 )

自己学习ＳＶＭ支持向量机的学习笔记，对我自己用处比较大，对你们不知道大不大

蜘蛛猴算法(Spider Monkey Optimization,SMO)是受蜘蛛猴觅食行为启发提出的一种群集智能优化算法。

该课程是目前讲解SVM的最详细的课程，详细的讲解了SVM的数学推导过程，SMO算法的数学推导过程，并根据最终推导的公式使用python原生代码进行了实现，公式与代码一一对应。把最难理解的SVM讲解的非常透彻。

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

本程序是参考了 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jplatt/smoTR.pdf及多个博客完成， 数据验证正确，实验结果直观。

这个是SMO算法的完整实现的java代码

实现了拉格朗日，KKT条件SVM判断，通过SMO算法求得最佳aplpa。文件夹包括数据，*.py,*.ipynb文件