简述SVM分类算法思想 svm的基本原理

2022年5月1日发

(作者：爱唱歌)

第16卷第5期（2011）Ｖｏｌ．16o.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

730070）（兰州城市学院信息工程学院，甘肃兰州

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百度site.为了从中到一种更适合

入侵检测的算法seo关键词优化外包，使用不同规模训练集和测试集进行多组实验网站推广软文，从不同角度研究它们在入侵检测中的特性外链论坛，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网络营销定义，出了较

优的算法为SMO算法合肥seo优化.

关键词：SVM；SVMlight算法；SMO算法；入侵检测

中图分类号：TP393.08

0google关键词查询.引言

）在入近年来支持向量机（SupportVectorMachine外贸网站建设,SVM

侵检测领域的应用已成为一个研究热点网站销售，而SVM理论在发

展过程中不断涌现出新的算法莘县网，为了在入侵检测中获得较高

的检测精度上海百度公司，选择一种较适合的算法是很有必要的.传统的

SVM算法在训练时存在着占用内存大、训练速度慢等问题百度site，

并不适合入侵检测的要求[1网站推广营销,2].因此SVM算法的研究者们一直

致力于快速算法的研究百度刷下拉框，也取得了很多成果，目前比较快速

SVMlight算法和SMO算法等[3].由于有效的算法有分解算法，

SVMlight算法和SMO算法均基于分解算法营销文案策划，有着各自的优

势桂林网站制作，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算法新闻危机处理.

ht算法

由Joachims在1998年提出的SVMlight算法作为一种快

Joachims提出速SVM训练算法自身有着很多特点新浪网推广，一方面，

的Shrinking策略缩小了工作集的范围平乡网，提高了搜索速度；另

一方面哈尔滨网络推广，SVMlight引入了核缓存存储核矩阵的元素，减少了

重复计算天津百度公司.一般来讲，SVMlight算法主要使用了以下经验规则

和策略[4]：

（1）工作集选择策略

—Zoutendijk可行采用了一种高效的工作集选择方法——

方向法选择工作集软文广告，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百度统计.Zoutendijk可行方向法提

高了工作集的选择效率站长新闻，Lin证明，如果核矩阵2正定，且问题

非退化帮助网，则采用可行方向策略的分解算法具有线性收敛速度.

（2）求解QP子问题

SVMlight算法使用AlexSmola提供的QP软件包LOQO

求解QP子问题网络广告.

收稿日期：２０11－04－10

作者简介：李秦渝（1981—）说说seo，女蓝导航收录最全面导，甘肃天水人，讲师.研究方向：智能信息处理技术.

文献标识码：Ａ文章编号：１００８－９０２０（２０11）0５-０35－０3

（3）收缩（Shrinking）

一般情况下，支持向量的数目要远远少于训练样本的数

就可以直接对这些支目千牛帮.如果事先知道哪些样本是支持向量山东网站建设，

持向量进行训练baidu xom.对于大多数的问题而言，在迭代最后baiud，有很

大一部分支持向量的Lagrange乘子为C陕西网页设计，称这一部分支持向

量为边界支持向量长沙网络营销培训.在优化过程中a5诊断，若样本的Lagrange乘子

在多次迭代过程中都等于上边界C百度搜索技巧，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.所以将其剔除训练集放

到一个非活动集中网站检测工具，称缩减后的训练集为活动集.在此后的迭代

[3]过程中石榴算法，只对缩减后的训练集进行迭代，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做优化，

SVMlight使为了避免重复计算这些支持向量的q行核矩阵百度排名靠前，

用了缓存，将这些行存储在内存中，从而在存储开销和训练

时间两方面取得了很好的折中robots txt文件.

算法

SVM传统算法的每一步迭代以及二次寻优过程都会涉

“维数灾难”百度排名优化.及核函数矩阵运算整站seo，当训练样本增加时就会面临

序列最小优化（SequentialMinimalOptimization百度推广多少钱，简称SMO）算

它将工作样本集的规模减小到法克服了传统算法的缺点[5]移动互联网推广，

只有2个样本千度快手点击软件，应用等式约束可以将其中一个用另一个表示

出来搜索引擎优化指南，所以迭代过程中每一步的子问题的更优解可以直接用解

析的方法求出来深圳英文seo，使得算法避开了数值求解优化问题的复杂过

程怀化seo.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，这种启发式策略加快了算法的收敛速度[6].

2.1两点解析解

不失一般性，原来的Lagrange乘子分别为琢

1

黑帽seo技术，琢

2

，要为这

35

第16卷第5期（2011）

李秦渝王秀丽:SVMlight算法和SMO算法在入侵检测中的比较研究

Ｖｏｌ．16o.5（2011）

两个参数计算新的值[5].通过计算得：

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

＜

表4基于SVMlight算法的入侵检测实验数据（实验4）

测试集1

new

H友情链,ifH＜琢

2

new

new测试集2

99北京seo.9000

0指定关键词优化.0000

0免费网上推广.1245

测试集3

99.9533

0.0000

0消遣网.0581

测试集4

99莱州网站建设.9415

0高pr域名.0000

0三叶草外链代发.0728

琢

2

new网络推广,clipped=

琢

2

百度 竞价排名,ifL燮琢

2

燮H

L,if琢

2

＜L

newnewoldold

new

检测精度%

误报率%

漏报率%

100

0.0000

0hosts是什么.0000

当计算出琢

2

琢

2

new深圳网络推广方案,clipped

new,clipped后，根据此值计算琢

1

，琢

1

=琢

1

+s（琢

2

-

表2、表3、表4的数据选取“检测精度”做成折线图来进行比

当训练集规模增较增加百度收录，如图1所示做广告.通过对图的分析可以看出品牌推广策略，

大时，总体来看SVMlight算法的检测精度呈现上升趋势.当

训练集规模最小时pr值，系统的检测精度更低；当训练集规模由

3000条增加到5000条时，检测精度有了较大的提高；而当训

练集规模由5000条增加到10000条时熊掌号,检测精度相差不大；

系统的检测精度虽然有所提由10000条增加到20000条时网站推广文章，

高，但提高的幅度并不大.由于训练集越大，相应的训练时间

会越长免费友情链接，所需系统资源也会越多购物网站推广，所以提高入侵检测系统的

检测精度也不能一味地追求大规模训练集.因此，当训练集规

模增大时，总体来看SVMlight算法的检测精度呈上升趋势；

5000条左右的训练集规模是比较适合的又名福州站长网.综合来看，

100.00

99roi.90

99又名随州站长网.80

99永康网站建设.70

99.60

99.50

99排名优化培训.40

99.30

99.20

99.10

5082071

测试集（条）

）.称这个获得两点解析解的过程为联合优化.从以上

两式可以看出泛域名解析，联合优化的计算量很小西安seo服务，因此SMO算法表现

出整体的快速收敛性质[7]汽车软文.

2seo基础.2更新偏置

琢

2

的更新需要用到决策函数中从上面的推导可以看出：

的偏置项bseo外链.因此在每一次联合优化完成之后都需要重新计

算b如何学习网络推广.通过计算得：bnew=（

bnew

1

+

b）/2new

2

2排名优化培训.3更新错误缓存

SMO将非边界样本的决策错误存储在内存中，这样可以

减少计算开销东企业网站排名.但是需要在每次联合优化之后对每个非边界

样本的决策错误进行更新.

2.4工作集的选择策略

SMO用两层嵌套循环分别选择进入工作样本集的样本，

检

测

精

度

（

%

）

大大提高了算法的收敛速度.

3.不同SVM算法在入侵检测中的特性及比较

基于SVMlight算法和SMO算法分别进行了4组实验台湾搜索，

所使用的数据为KDDCUP’99[8].每组实验使用一个训练集网站建议，

对4个不同规模的测试集进行测试.实验1使用训练集1

（3000条），实验2使用训练集2（5000条）网站推广的方法，实验3使用训练

集3（10000条）为什么要做网络推广，实验4使用训练集4（20000条）；4个测试集

分别为：测试集1（5000条））、测试集2（10000条）、测试集3

（30000条））、测试集4（82071条）.

3.1基于SVMlight算法的入侵检测

算法选取RBF核函数新泰网，gamma=0百度统计热力图.5温州做网站.实验结果如表1、表

2、表３、表４所示.为了更好地观察和分析检测结果网络营销 推广，将表1、

表1基于SVMlight算法的入侵检测实验数据（实验1）

测试集1

检测精度%

误报率%

漏报率%

表2

99.4600

0.0000

0新安网.6725

测试集2

99网络优化大师.5800

0.0000

0.5230

测试集3

99谷歌排名.5367

0.0000

0.5770

测试集4

99.5065

0深圳企业推广.0000

0兼职seo.6145

（3000条）训练集1

训练集2（5000条）

训练集3（10000条）

训练集4（20000条）

图1SVMlight算法在不同规模训练集下的检测精度比较

3快照排名.2基于SMO算法的入侵检测

实验选取RBF核函数通州网站建设公司，gamma=0衡阳网站seo.0244百度seo教程，C=1网络推广专家.实验结果如

表5、表６、表7、表８所示肇庆seo.

从检测结果中选取“检测精度”做成折线图进行比较系统进程优化，如

图2所示.从图中可以看出：当训练集最小时关键词排名优化，检测精度更低，

而且不稳定；当训练数据由3000条增加至5000条时google关键词工具，系统

检测精度有了较大幅度的提高；而使用5000条训练数据集

和10000条训练数据集的检测精度一致新浪推广，但误报率和漏报率

有所不同（见表3、表4）；当训练数据集增至20000条时，检

测精度虽有提高龙岩做网站公司，但已经很不明显.因此国外网站空间，当训练集规模增大

表5基于SMO算法的入侵检测实验数据（实验1）

测试集1

检测精度%

误报率%

漏报率%

99网站推广软文.9800

0.0000

0网站风格.0249

测试集2

99口碑问答.8800

0企业网络推广方法.0000

0.1494

测试集3

99伪原创代写.9133

0如何提高转化率.0000

0.1079

测试集4

99关键字推广.9025

0.0062

0如何提高百度排名.1199

基于SVMlight算法的入侵检测实验数据（实验2）

测试集1测试集2

99青岛网站优化公司.8000

0w baidu com.0000

0百度信息删除.2491

测试集3

99.8667

0公关危机处理.0000

0网站排名优化培训.1660

测试集4

99.8611

0404是什么意思.0000

0.1730

检测精度%

误报率%

漏报率%

表3

99河北网站建设.9000

0seo专业培训.0000

0网站uv.1245

基于SVMlight算法的入侵检测实验数据（实验3）

测试集1测试集2

99企业品牌维护.8400

0云南网站建设.0000

0湖南seo优化.1993

测试集3

99新泰网.8400

0关键词工具.0000

0.1993

测试集4

99谷歌国外推广.8440

0.0000

0.1942

表6基于SMO算法的入侵检测实验数据（实验2）

测试集1

检测精度%

误报率%

漏报率%

100

0邯郸网站建设.0000

0.0000

测试集2

99北京搜索优化.9800

0优化快速排名软件.0000

0.0249

测试集3

99.9900

0.0000

0.0125

测试集4

99.9915

0站长学院.0186

0.0061

检测精度%

误报率%

漏报率%

99.9200

0百度直通车.0000

0昆明网络推广.0996

36

第16卷第5期（2011）

表7基于SMO算法的入侵检测实验数据（实验3）

测试集1

检测精度%

误报率%

漏报率%

100

0南昌网站建设公司.0000

0刷关键词排行工具.0000

测试集1

检测精度%

误报率%

漏报率%

100.00

99小江seo.98

99.96

99长沙百度.94

99汉中网站制作.92

99阜新网.90

99.88

99.86

99.84

99.82

50

测试集（条）

82071

100

0.0000

0网站外链建设.0000

测试集2

99莱州网站建设.9800

0做推广怎样推广.0000

0.0249

测试集2

99.9800

0大兴网站设计.0000

0北京seo培训.0249

测试集3

99.9900

0.0000

0网站递交.0125

测试集3

993hhhh com.9933

0seo李守洪排名大师.0000

0.0083

测试集4

99百度竞价点击软件.9915

0.0062

0网上发帖推广.0091

测试集4

99.9951

0seopassword.0062

0.0046

Ｖｏｌ．16o搜索引擎营销.5（2011）

(3)漏报率青岛seo培训.对SVMlight算法和SMO算法比较得到SMO

算法的漏报率要明显低于SVMlight算法的漏报率（如表1~

表8所示）鄂州网站制作.

从以上的比较可以看出seo顾问服务，入侵检测技术中SMO算法在

检测精度、漏报率两个方面比SVMlight算法有明显的优势；

但是当测试集规模很大时，SMO算法会出现误报情况，而

SVMlight算法的误报数目仍然为0seo咨询.综合来看404 not found是什么意思，SMO算法比

SVMlight算法更适用于入侵检测系统.

4商丘网站制作.结束语

研究了分别基于SVMlight算法和SMO算法的SVM入

侵检测分类烟台seo，得出了这两种具有代表性的SVM算法在入侵

检测中的特点.研究表明：SVMlight算法当训练集规模增大

训练集1（3000条）

训练集2（5000条）

训练集3（10000条）

训练集4（20000条）

表8基于SMO算法的入侵检测实验数据（实验4）

检

测

精

度

（

%

）

时，总体来看检测精度会有不同程度的提高；当训练集增加

SMO算法也表现出了到一定程度时宜昌网站建设，检测精度提高不明显；

类似的特性；综合研究比较了SVMlight算法和SMO算法在

检测精度、误报率和漏报率方面的优劣，出了较优的一种

算法———SMO算法邯郸网站推广.

本文的研究主要针对的是已知的入侵数据类型，今后还

应针对未知入侵数据做深入的研究口碑网重庆.

参考文献:

[1]elloCristianini商业网站推广,JohnShawe-Taylor著产品推广策划方案.李国正如何建立博客,王猛,曾华

军译百度人气排行榜.支持向量机导论[M]网站工具.(第一版).北京:电子工业出版社优化设计,2004蓝导航收录最全面导.

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[J]河北网站建设.软件学报怎么创建自己的博客,2003又名怀化站长网，14（4）：798～803.

[3]王晓丹,王积勤吉安网站建设,支持向量机训练和实现算法综述[J]深圳搜索优化.计

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[5]赵丽百度排名电话,李天舒google关键词优化,刘玉蕾网站的优化.基于支持向量机的机器学习研究

[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2008内链优化，24（6）：56～59.

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withoutanyassumpti[J].IEEETransactioneuralet－

works按效果付费，2001，13（1）：248~250临沂seo.

[7]曹宏鑫.基于SVM的网络入侵检测研究[D].南京:南京

理工大学，2004.

[8]/databases/kddcup99/kddcup99推广优化.

html

图2SMO算法在不同规模训练集下的检测精度比较

时SMO算法的检测精度呈上升趋势，综合来看网站培训，3000至

5000条规模的训练集是比较适合的.

3青岛网络推广.3不同算法在入侵检测中的比较研究

前面的研究得到了四个不同规模训练集下ugc是什么，SVMlight算

法、SMO算法对不同测试集进行检测后的检测精度、误报率、

漏报率，以及不同算法各自的一些特性深圳网络推广.将从以下几个方面对

它们进行进一步的相关比较研究：

(1)检测精度www baidu com.通过对SVMlight算法和SMO算法检测精

以及各自理想度的比较可以得出泛域名解析，在同样使用RBF核函数，

参数值的情况下，SMO算法的检测精度要高于SVMlight算

法（如表1~表8所示）.

SMO算法这两种算法对网络数(2)误报率百度连接开放平台.SVMlight算法、

据的误报率都比较低，尤其是SVMlight算法，在本文的研究

而SMO算法当测试集规模很实验中误报率都达到了0.00%；

大时，则会出现误报，例如，在实验2中昆明网站建设，训练数据集为5000

条记录百度权重值，当测试数据集为82071条记录时sem公司，有3条记录被误

报，误报率为0cps是什么意思.0186%.

TheStudyofDifferentSVMAlgorithmAppliedtoIntrusionDetection

LIQin-yuWAGXiu-li

（LanzhouCityUniversityInformationEngineeringCollege，LanzhouGansu730070）

Abstract:TheapplicationofSVMlightalgorithmandSMOalgorithminthefieldofintrusiondetectionisaresearchhotspotinrecent

ifferentsizetrainingsetandtestsetforseveralexperiments衡阳百度推广,andstudytheirfeaturesfromdifferentanglestofindamore

suitablealgorithmforintrusiondetection推广公司,anddiscusstheirrespectivemeritsinintrusiondetectionfromthedetectionaccuracy,false

positivesandfalsenegativerate,withacomprehensivecomparativestudytofindouttheoptimumalgorithmistheSMOalgorithm谷歌海外推广.

Keywords:SVM；SVMlightalgorithm；SMOalgorithm；intrusiondetection

责任编辑：魏琴

37