latex编写SMO算法伪代码
时间: 2023-11-18 21:54:55 浏览: 30
可以使用latex中的algorithm2e宏包来编写SMO算法的伪代码。下面是一个简单的例子:
\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\KwIn{训练数据集$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\}$,精度$\epsilon$}
\KwOut{近似解$\alpha$}
初始化$\alpha=0$\;
\Repeat{直到所有变量的变化量都小于$\epsilon$}{
\For{$i=1$ to $m$}{
计算$E_i=f(x_i)-y_i$\;
\If{$(y_i\cdot E_i<-tolerance\ and\ \alpha_i<C) \ or\ (y_i\cdot E_i>tolerance\ and\ \alpha_i>0)$}{
随机选择另一个变量$j(j\neq i)$\;
计算$E_j=f(x_j)-y_j$\;
保存$\alpha_i$和$\alpha_j$\;
计算$L,H$,保证$\alpha_j$在$L$和$H$之间\;
如果$L=H$,则跳过本次循环\;
计算$\eta=2K_{ij}-K_{ii}-K_{jj}$\;
\If{$\eta\geq 0$}{
跳过本次循环\;
}
更新$\alpha_j$\;
如果$|\alpha_j-\alpha_j^{old}|<\epsilon$,则跳过本次循环\;
更新$\alpha_i$\;
更新$b$\;
}
}
}
\caption{SMO算法}
\end{algorithm}
其中,$f(x)$是分类器的决策函数,$K_{ij}$是核函数,$tolerance$是容错率,$C$是惩罚参数。具体实现中,需要根据具体问题进行调整和修改。