实例时次梯度法是特别有效的，并且当特征空间的维度高时，坐标下降特别有效。
次梯度下降.SVM的次梯度下降算法直接用表达式formula_101注意 formula_102 是 formula_41 与 formula_42 的凸函数。因此，可以采用传统的梯度下降（或）方法，其中不是在函数梯度的方向上前进，而是在从函数的次梯度中选出的向量的方向上前进。该方法的优点在于，对于某些实现，迭代次数不随着数据点的数量 formula_13 而增加或减少。
坐标下降.