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python - Python、sparepair、sparsetriple の Cplex 二次制約

Python で Cplex を使用して、縮小された次元の SVM 問題を解決しています。アルゴリズムの一部として、目的関数に 2 次制約を追加する必要があります。つまり、「(w1+w2)^2」のようなものを追加したい

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scikit-learn - sklearn の SVM qp ソルバー

私は SVM を勉強しており、python sklearn.svm.SVC を使用して svm を実装します。

私が知っているように、SVMの問題はQP（二次計画法）で表すことができるので、ここでは、sklearn svmでSVM QP問題を解決するためにどのQPソルバーが使用されているのか疑問に思っていました.

SMOか座標降下アルゴリズムだと思います。

sklearn svmで使用されている正確なアルゴリズムを教えてください


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