序列最小最優化算法(SMO) SVM凸優化求

1998年，由Platt提出的序列最小最優化算法(SMO)可以高效的求解上述SVM問題，它把原始求解N個參數二次規劃問題分解成很多個子二次規劃問題分別求解，每個子問題只需要求解2個參數，方法類似於座標上升，節省時間成本和降低了內存需求。每次啓發式選擇兩個變量進行優化，不斷循環，直到達到函數最優值。 https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/5249

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