说明: 支持向量机(Support Vector Machine)是一种新近出现的解决模式识别问题的有效工具。它的数学模型可以归结为一个有约束的二次规划问题。如何快速准确地解这个二次规划,是SVM推广应用中的一个重要环节。我们尝试了数种可能的方法,用程序实现了其中最有效的一种——SMO算法(Sequential Minimal Optimization algorithm),并用块算法的思想(Chunking)对其作出了改进。本文将先给出待解决的数学模型,介绍我们所做的一些尝试,然后着重讨论SMO算法
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