SMO

SMO（Sequential Minimal Optimization）是一种用于求解支持向量机的优化算法。它通过将大问题分解为一系列小问题来寻找最优解，从而提高了求解速度和效率。SMO算法的基本思想是每次选择两个变量进行优化，固定其他变量，使得目标函数达到最小值。这种方法可以有效地解决约束优化问题，特别是在大规模数据集上。SMO算法的主要优点是收敛速度快，计算复杂度低，适用于各种类型的支持向量机，如线性核、多项式核和径向基核等。总之，SMO算法是一种高效、稳定的支持向量机优化方法，广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。