支持向量机学习算法－序列最小优化（SMO）

• 作者: 赵丽红 赵洪波
• 来源期刊: 绍兴文理学院学报：自然科学版
• 学科: 数学
• 关键词: 支持向量机 二次优化 SMO
• 年，卷（期）: sxwlxyxbzrkxb_2003,（10）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: O234

摘要

支持向量机作为一种优秀的学习方法，有着严格的理论基础和很好的应用前景，但是由于支持向量机算法实现复杂、效率低，严重限制了支持向量机的应用．SMO方法的提出大大提高了支持向量机学习的效率，作者对SMO算法的实现进行了详细的介绍．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵洪波	绍兴文理学院工学院	22	496	11.0	22.0
2	赵丽红	绍兴文理学院工学院	3	18	2.0	3.0