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支持向量机SMO算法训练过程分析

宋晓峰  钱志余  姜斌  
【摘要】:本文通过回归问题实例,分析了支持向量机SMO算法收敛过程的锯齿现象,主要是由于目标函数Hessian阵未满足半正定条件导致目标函数非严格凸函数,以及待优化问题本身的超线性约束造成的。SMO算法作为目前支持向量机通用的训练方法,鉴于其优良的性能,在生物信息学中获得广泛的应用。但对于一些生物信息学数据库中存在的强噪声复杂分类或回归问题, SMO算法的收敛性能以及模型稳定性等方面表现不尽人意,需要从理论以及算法本身等方面入手深入探讨所出现的问题,以使支持向量机这一优良的机器学习算法在生物信息学中得到更广泛的应用。

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