支持向量機的停止標準

Question

我正在使用支持向量機寫我的學士論文。是的，「epsilon」 - 參數是優化錯誤（包括c）時的容忍度？所以如果max。保證金和最小值。錯誤至少比「epsilon」更接近最優化優化停止？

Answer 1

由於您似乎在使用LIBSVM，因此您應該查看LIBSVM作者（特別是第3節）的this technical paper。

編輯：是的，你所說的是LIBSVM算法的終止標準是什麼的合理準確的描述。當你寫報告的時候，不要說網絡上的一些隨機的傢伙告訴我，引用描述算法的原始文檔。

EDIT2：m和M在第1891頁定義的結尾，它們基本上是f乘y的梯度的最小和最大分量。