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支持向量机学习算法—序列最小优化(SMO)

赵洪波  赵丽红  
【摘要】:支持向量机作为一种优秀的学习方法,有着严格的理论基础和很好的应用前景,但是由于支持向量机算法实现复杂、效率低,严重限制了支持向量机的应用.SMO 方法的提出大大提高了支持向量机学习的效率,作者对 SMO 算法的实现进行了详细的介绍.

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