序列最小優化算法

序列最小優化算法 （, SMO ） 是一種用於解決支持向量機訓練過程中所產生優化問題的算法 。 SMO由微軟研究院的於1998年發明 ， 目前被廣泛使用於SVM的訓練過程中 ， 並在通行的SVM庫LIBSVM中得到實現 。 1998年 ， SMO算法發表在SVM研究領域內引起了轟動 ， 因爲先前可用的SVM訓練方法必須使用複雜的方法 ， 並需要昂貴的第三方二次規劃工具 。 而SMO算法較好地避免了這一問題 。