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Python SMO算法介绍

什么是SMO算法？

支持向量机(SVM)的一个重要问题是如何求解出分类器，SMO算法(Sequential Minimal Optimization)，是一种简单高效的SVM求解算法，由Platt于1998年提出，在一定条件下，SMO算法收敛速度快，原因是因为SMO算法每次只选择两个变量进行优化，不断循环直到收敛，而不需要遍历整个特征空间寻找最优化解。

SMO算法的优缺点

优点

• SMO算法每次只需要计算两个乘子，得到解析解，因此计算量比较小，也比较快。
• SMO算法采用缓存思想，对于低纬度数据采用直接计算解法，对于高维度数据采用使用核函数来计算，可以解决高维问题。

缺点

• 对于大规模数据处理来说，SMO算法并不是最优选择。
• 在选择变量时，很容易处于局部极点，导致收敛速度变慢。

Python实现SMO算法

Python实现SMO算法可以采用scikit-learn库，具体实现步骤如下：

1. 导入库，准备数据集
2. 构建SVM模型
3. 训练模型，预测结果

样例代码

from sklearn.svm import SVC
import numpy as np

#准备数据集
X = np.array
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