好地避免了这一问题。
问题定义.SMO算法主要用于解决支持向量机目标函数的最优化问题。考虑数据集formula_1的二分类问题，其中formula_2是输入向量，formula_3是向量的类别标签，只允许取两个值。一个软间隔支持向量机的目标函数最优化等价于求解以下二次规划问题的最大值：其中，formula_7是SVM的参数，而formula_8是核函数。这两个参数都需要使用者制定。
算法.SMO是一种解决此类支持向量机优化问题的迭代算法。由于目标函数为