机器学习之SMO、SVR

序列最小优化算法SMO         SVM的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题，这样的问题具有全局最优解。但是当训练集样本数量很大时，计算开销正比于样本数，并且在实现上也十分复杂。因此引入SMO（Sequential Minimal Optimization）算法，将大的复杂的优化问题分解为多个小的简单的优化问题，最终的结果完全相同且求解时间缩短很多。         SMO算法是一种启发

>>阅读原文<<