深入理解SVM，详解SMO算法
今天是机器学习专题第35篇文章，我们继续SVM模型的原理，今天我们来讲解的是SMO算法。 公式回顾 在之前的文章当中我们对硬间隔以及软间隔问题都进行了分析和公式推导，我们发现软间隔和硬间隔的形式非常接近，只有少数几个参数不同。所以我们着重来看看软间隔的处理。 通过拉格朗日乘子法以及对原问题的对偶问题进行求解，我们得到了二次规划： 它应该满足的KTT条件如下： 也就是说我们要在这些条件下去求解(1)
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