支持向量机的迭代格式
时间: 2023-12-11 08:32:35 浏览: 36
根据提供的引用内容,没有明确指出支持向量机的迭代格式。但是,支持向量机的迭代格式是指在训练过程中,通过不断调整模型参数来逐步优化模型的过程。具体的迭代格式取决于所使用的具体算法,例如序列最小优化算法(SMO)和梯度下降算法等。下面是两种常见的支持向量机算法及其迭代格式:
1. 序列最小优化算法(SMO)
```python
# 初始化拉格朗日乘子和偏置项
alphas = np.zeros(m)
b = 0
# 迭代优化
while (iter < maxIter) and ((alphaPairsChanged > 0) or (entireSet)):
alphaPairsChanged = 0
if entireSet:
# 遍历整个数据集
for i in range(m):
alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
print("fullSet, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged))
iter += 1
else:
# 遍历非边界数据集
nonBoundIs = np.nonzero((alphas > 0) * (alphas < C))[0]
for i in nonBoundIs:
alphaPairsChanged += innerL(i, oS)
print("non-bound, iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged))
iter += 1
if entireSet:
entireSet = False
elif (alphaPairsChanged == 0):
entireSet = True
print("iteration number: %d" % iter)
```
2. 梯度下降算法
```python
# 初始化参数
theta = np.zeros(n)
b = 0
# 迭代优化
for i in range(max_iter):
# 计算梯度
grad = gradient(X, y, theta, b)
# 更新参数
theta = theta - learning_rate * grad
b = b - learning_rate * np.sum(y - np.dot(X, theta)) / m
# 计算损失函数
loss = cost_function(X, y, theta, b)
print("Iteration %d | Loss: %f" % (i, loss))
```