支持向量机—SMO论文详解（序列最小最优化算法）
SVM的学习算法能够归结为凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具备全局最优解，而且许多最优化算法能够用来求解，可是当训练样本容量很大时，这些算法每每变得很是低效，以至没法使用。论文《Sequential Minimal Optimization：A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》提出的SMO是针对SVM问题的Lagrange
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