由Platt提出的SMO算法是支持向量机学习的一种快速算法,其特点为不断将原二次规划问题分解为只有两个变量的二次子规划问题,并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止。SVM是通过求得全局最优解来进行学习,SVM在面对大规模的训练样本时,效果往往不是很好·,SMO算法正是为了解决这个问题而提出的。至此SVM章节的相关内容就全部结束了(本节思维导图涉及较多的证明过程,各位可根据需要查阅)
思维来自《统计学习方法》-李航
凹脑图在线浏览地址:SMO序列最小最优化算法
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