SVM再次总结 - 5 - SMO

         本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。

      说明：此篇是作者对“SVM”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：

      http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51261397

 

SMO(序列最小最优化)

      现在已经知道了，对于线性可分支持向量机，最后我们要根据下面的公式求 α

          

      而且在“SVM再次总结 - 2 - 线性可分支持向量机”总结中也给了个求α例子，但实际运用中不可能手算啊，于是就需要个求α的算法，也就是SMO。

      其思想如下：

           因为一共有n个α：α1，α2， ...，αn，于是就在某一次选择两个αi和αj进行优化，优化时其他的因子当成常数，优化完再选俩，如此循环。

      剩下的内容在我第一次的总结中已经详细写出，这里就不再重复，仅贴下关键图。