用于 SVM 的原始估计次梯度求解器 (PEGASOS)：SVM_PEGASOS 使用 PEGASOS 求解器和不同内核（线性、rbf、多项式、sigmoid）创建 SVM 模型-matlab开发

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文件名称：用于 SVM 的原始估计次梯度求解器 (PEGASOS)：SVM_PEGASOS 使用 PEGASOS 求解器和不同内核（线性、rbf、多项式、sigmoid）创建 SVM 模型-matlab开发

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更新时间：2024-06-20 16:14:58

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在文件svm_test.m中运行示例SVM_PEGASOS 使用 PEGASOS 求解器创建 SVM 模型矩阵 x(mxn) 包含 m 个测试和 n 个特征的训练集带有相应的标签向量 y(mx1)。 SMO 求解器用户常数 lambda、tol(tolerance) 和 T（最大迭代次数）。 选择内核的类型定义为（'l' 代表线性，'r' 代表 rbf，'p' 代表多项式，“ s”表示sigmoid）。 根据内核的选择将使用附加参数（伽马、偏移和功率）。 训练结果将作为 alpha 系数和 t 迭代。 LF_SVM_SMO 使用 PEGASOS 求解器从 SVM 模型预测标签矩阵 xp(mpxn) 包含 n 个特征的测试集和 mp 测试。 SVM 模型由 alpha 系数组成， 训练集矩阵 x(mxn)，标签向量 y(mx1)， lamdba和T迭代。 内核的选择定义在类型（'l' 表示线

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