逐次最小問題最適化法（Sequential Minimal Optimization, SMO）はサポートベクターマシン（SVM）の訓練で生じる（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によって発明された。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。
逐次最小問題最適化法（Sequential Minimal Optimization, SMO）はサポートベクターマシン（SVM）の訓練で生じる（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によって発明された。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SV......
