machine-learning - 一般的な SVM の実装

Question

学習にQP問題を使用する一般的な SVMの実装   を学びたいです。最初は、QP 行列サイズの問題を克服する Sequential maximum Optimization(SMO) のようなアルゴリズムを学習したくありません。C、C++、Javaなどのプログラミング言語でPure General SVM の実装を学ぶための参考文献を教えてください。SVM の基本的な問題を理解できるようになり、他の SVM 最適化アルゴリズムを学習するのに役立ちます。

Answer 1

Mathieu Blondel によるこのブログ投稿では、Python の汎用 QP ソルバーを使用して、カーネルの有無にかかわらず SVM 問題を解決する方法について説明しています (この場合、彼は CVXOPT を使用しています)。

ソースコードはこの要点で公開されており、n 次元配列 (この場合、ほとんどが 2D 行列と 1D ベクトル) の numpy 配列表記のおかげで、非常に理解しやすくなっています。

Answer 2

ここに記載されているリソースの一部を確認できます。既存のコードを確認することもお勧めします。最も一般的な実装の 1 つであるLIBSVMはオープンソースであるため、実装を調べることができます。