【机器学习】支持向量机（6）——SMO算法Python代码实现
简介
本资源文件提供了支持向量机（SVM）中的序列最小优化（SMO）算法的Python代码实现。SMO算法是解决SVM优化问题的关键算法之一，通过逐步优化拉格朗日乘子来找到最优的超平面。
内容概述
- SMO算法实现：包含简化版和完整版的SMO算法Python代码。
- 数据集加载：提供了加载数据集的辅助函数。
- 辅助函数：包括随机选择整数、调整alpha值等辅助函数。
- 测试代码：提供了测试代码，用于验证SMO算法的正确性和性能。
使用方法
- 下载资源文件：下载本仓库中的资源文件。
- 运行测试代码：使用提供的测试代码验证SMO算法的实现。
- 自定义数据集：根据需要加载自定义数据集进行训练和测试。
注意事项
- 本代码适用于小规模数据集，对于大规模数据集可能需要进一步优化。
- 代码中包含了详细的注释，便于理解和修改。
参考文献
- 李航. 《机器学习方法》
- 相关理论部分可参考文章中的描述。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
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