找到SVM分类器的最近的算法包括次梯度下降和坐标下降。当处理大的稀疏数据集时，这两种技术已经被证明有着显着的优点——当存在许多训练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