逐次最小問題最適化法
逐次最小問題最適化法(英: Sequential Minimal Optimization, SMO)はサポートベクターマシン (SVM) の訓練で生じる2次計画問題 (QP) を解くためのアルゴリズムである。1998年にマイクロソフトリサーチのJohn Platt(英語版)によって発明された。SMOはサポートベクターマシンの訓練のために広く使われ、人気のLIBSVMツールによって実装される。以前から利用できたSVM訓練法はより一層複雑で、高価なサードパーティーのQPソルバーを必要としたので、1998年のSMOアルゴリズムの公表はSVMコミュニティでたくさんの興奮を引き起こした。