简述SVM分类算法思想 svm算法百度百科

2022年5月1日发

(作者：万紫千红一片绿是多少钱)

第ｌ６卷第５期（２０１１）　甘青高．坪　拒　Ｖｏ１．１６　Ｎｏ．５（２０１１）　

ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法和ＳＭＯ算法在入侵检测中的　

比较研究　

李秦渝王秀丽　

（兰州城市学院信息工程学院，甘肃兰州　７３００７０）　

摘要：ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法和ＳＭＯ算法在入侵检测领域的应用都是近年的研究热点．为了从中到一种更适合　

入侵检测的算法刷指数，使用不同规模训练集和测试集进行多组实验兼职seo，从不同角度研究它们在入侵检测中的特性，从　

检测精度、误报率和漏报率方面研究探讨两种算法各自在入侵检测中的优劣，并进行综合比较研究．出了较　

优的算法为ＳＭｏ算法．　

关键词：ＳＶＭ；ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法；ＳＭＯ算法；入侵检测　

中图分类号：ＴＰ３９３．０８　文献标识码：Ａ　文章编号：１００８—９０２０（２０１１）０５—０３５—０３　

０．引言　

（３）收缩（Ｓｈｒｉｎｋｉｎｇ）　

一近年来支持向量机（Ｓｕｐｐｏｆｌ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）在入　

般情况下，支持向量的数目要远远少于训练样本的数　

侵检测领域的应用已成为一个研究热点，而ＳＶＭ理论在发　目．如果事先知道哪些样本是支持向量，就可以直接对这些支　

展过程中不断涌现出新的算法百度关键词优化工具，为了在入侵检测中获得较高　

的检测精度论坛推广，选择一种较适合的算法是很有必要的．传统的　

持向量进行训练．对于大多数的问题而言，在迭代最后，有很　

大一部分支持向量的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子为Ｃ南昌网站建设，称这一部分支持向　

量为边界支持向量．在优化过程中，若样本的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子　

在多次迭代过程中都等于上边界Ｃ提升搜索排名，则可以认为在最终结果　

中该样本的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子仍然处在上边界ｃ．这样的样本　

Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子一旦到达ｃ，在随后的迭代过程中将不会改变，　

继续对它们进行联合优化已经没有意义．所以将其剔除　Ｊｌ练集放　

ＳＶＭ算法在训练时存在着占用内存大、训练速度慢等问题，　

并不适合入侵检测的要求＿】．２１．因此ＳＶＭ算法的研究者们一直　

致力于快速算法的研究爱站网，也取得了很多成果网站改版收费，目前比较快速　

有效的算法有分解算法如何进行品牌推广，ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法和ＳＭＯ算法等ｐ１．由于　

ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法和ＳＭＯ算法均基于分解算法，有着各自的优　

势，因此选择了ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法和ＳＭＯ算法进行入侵检测实　

验和研究，并通过综合比较从中选择出更适合入侵检测技术　

的算法为ＳＭＯ算法．　

１．ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法　

到一个非活动集中增加百度收录，称缩减后的训练集为活动集．在此后的迭代　

过程中网络视频营销案例，只对缩减后的训练集进行迭代seo 是什么，此过程为“收缩”　

（４）通过对某些变量的迭代更新来减少计算开销　

在整个训练过程中，支持向量将会多次进入工作集中，　

为了避免重复计算这些支持向量的ｑ行核矩阵，ＳＶＭｌｉｇｈｔ使　

用了缓存，将这些行存储在内存中日照建站，从而在存储开销和训练　

时间两方面取得了很好的折中．　

２．ｓＭ０算法　

由Ｊｏａｃｈｉｍｓ在１９９８年提出的ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法作为一种快　

速ＳＶＭ训练算法自身有着很多特点提交网址，一方面，Ｊｏａｅｈｉｍｓ提出　

的Ｓｈｒｉｎｋｉｎｇ策略缩小了工作集的范围seo优化，提高了搜索速度；另　

一方面微博软文，ＳＶＭｌｉｇｈｔ引入了核缓存存储核矩阵的元素，减少了　

重复计算．一般来讲，ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法主要使用了以下经验规则　

和策略［４１：　

（１）工作集选择策略　

ＳＶＭ传统算法的每一步迭代以及二次寻优过程都会涉　

及核函数矩阵运算，当训练样本增加时就会面临“维数灾难”．　

序列最小优化（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ　Ｍｉｎｉｍａｌ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，简称ＳＭＯ）算　

采用了一种高效的工作集选择方法——ｚｏｕｔｅｎ　ｄｉｉｋ可行　

方向法选择工作集，其主要思想是到一个最陡峭的可行下　

降方向来使目标函数向最小值逼近．Ｚｏｕｔｅｎｄｉｊｋ可行方向法提　

法克服了传统算法的缺点ｌ５１，它将工作样本集的规模减小到　

只有２个样本竞价单页，应用等式约束可以将其中一个用另一个表示　

出来，所以迭代过程中每一步的子问题的更优解可以直接用解　

高了工作集的选择效率seo兼职，Ｌｉｎ证明品牌推广计划，如果核矩阵２正定，且问题　

非退化，则采用可行方向策略的分解算法具有线性收敛速度．　

析的方法求出来，使得算法避开了数值求解优化问题的复杂过　

程．此外还设计了一个两层嵌套循环分别选择进入工作样本集　

的样本潍坊网络推广，这种启发式策略加快了算法的收敛速度嘲．　

２．１两点解析解　

（２）求解ＱＰ子问题　

ＳＶＭｌｉｇｈｔ算法使用ＡｌｅｘＳｍｏｌａ提供的０Ｐ软件包ＬＯＱＯ　

求解ＱＰ子问题．　

收稿日期：２０１１－０４—１０　

不失一般性优化大师，原来的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子分别为　：，要为这　

作者简介：李秦渝（１９８１一），女seo优化网站推广，甘肃天水人，讲师．研究方向：智能信息处理技术　

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