特的序列最小优化算法（SMO），它把问题分成了若干个可以解析求解的二维子问题，这样就可以避免使用数值优化算法和矩阵存储。线性支持向量机的特殊情况可以通过用于优化其类似问题逻辑回归的同类算法更高效求解；这类算法包括次梯度下降法（如PEGASOS）和坐标下降法（如LIBLINEAR）。LIBLINEAR有一些引人注目的训练时间上的特性。每次收敛迭代花费在读取训练数据上的时间是线性的，而且这些迭代还具有特性，使得算法非常快。一般的核SVM也可以用次梯度下降法（P-packSVM）更快求解，在允许并行化时求