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stonechao1金虫 (著名写手)
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关于SVM拉哥朗日乘子对应的的支持向量问题?用cvx_box设计SVM
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load FV600 % FV600是一个数据集，X1对应特征向量，y对应标签，是个两类问题 %下面一段是打乱样本集 [N,m1]=size(X1); [qs,qi]=sort(rand(N,1)); X1=X1(qi,  ;y=y(qi, ;%十倍交叉验证 indices = crossvalind('Kfold',N,10); for F = 1:10 test = (indices == F); train = ~test; Test1=X1(test, ;Train1=X1(train, ;ytrain=y(train);ytest=y(test); [n,m1]=size(Train1); D1=Train1*Train1'; e=ones(n,1); for c=1:10 C=2^c; O=zeros(n,1); cvx_begin variable lambda1(n); maximize(lambda1'*e-0.5*(lambda1.*ytrain)'*D1*(lambda1.*ytrain)); lambda1>=O; lambda1<=C*e; lambda1'*ytrain==0; cvx_end %下面一段是求偏置b，取拉哥朗日乘子最大的10个支持向量来求平均。 [max,ind]=sort(lambda1); for j=1:10 bb(j)=(ytrain(ind(n-j+1))-(lambda1.*ytrain)'*Train1*Train1(ind(n-j+1), ');end b{c}=mean(bb); ypredict1{F,c}=Test1*Train1'*(lambda1.*ytrain)+b{c}; acc1(F,c)=accuracy(ytest,sign(ypredict1{F,c}+10e-10)); aveacc1=mean(acc1); end end |
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orcimbalance
木虫 (著名写手)
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你把SVM原理都弄清楚了？强！ 
2楼2012-11-13 15:47:28
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