教你实现SVM算法（二）

一．SMO算法的原理 SMO算法和以往的一些SVM改进算法一样，是把整个二次规划问题分解为很多较易处理的小问题，所不同的是，只有SMO算法把问题分解到可能达到的最小规模：每次优化只处理两个样本的优化问题，并且用解析的方法进行处理。我们将会看到，这种与众不同的方法带来了一系列不可比拟的优势。 对SVM来说，一次至少要同时对两个样本进行优化（就是优化它们对应的Lagrange乘子），这是因为等式约束的

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